时间注意力机制的代码、

时间注意力机制（Temporal Attention Mechanism）是一种用于对时间序列数据进行加权注意力的方法。以下是一个示例的时间注意力机制的代码，用于计算给定时间序列的注意力权重：

import torch
import torch.nn as nn

class TemporalAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(TemporalAttention, self).__init__()

        self.hidden_size = hidden_size

        self.fc = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)

    def forward(self, input):
        # 输入input的维度：(batch_size, sequence_length, input_size)

        # 计算注意力权重
        attention_scores = self.fc(input)
        attention_weights = self.softmax(attention_scores)

        # 加权求和
        weighted_input = input * attention_weights.unsqueeze(2)  # 扩展维度以与输入相匹配
        weighted_sum = torch.sum(weighted_input, dim=1)

        return weighted_sum, attention_weights

# 示例用法
batch_size = 32
sequence_length = 10
input_size = 64
hidden_size = 16

# 创建一个时间序列示例输入（随机）
input = torch.randn(batch_size, sequence_length, input_size)

# 创建时间注意力机制模型
attention = TemporalAttention(input_size, hidden_size)

# 前向传播
weighted_sum, attention_weights = attention(input)

print("Weighted Sum shape:", weighted_sum.shape)
print("Attention Weights shape:", attention_weights.shape)

这段代码定义了一个 `TemporalAttention` 类，它接受一个输入张量作为时间序列数据，并返回加权和以及对应的注意力权重。在模型的前向传播中，输入首先通过一个全连接层进行线性变换，然后通过 softmax 函数计算注意力权重。最后，利用注意力权重对输入进行加权求和得到加权和结果。

请注意，这只是时间注意力机制的一个简单示例，实际使用时可能需要根据具体任务和数据进行适当的调整和修改。