eca注意力机制 代码

以下是一个简单的示例代码，用于实现经典的加性注意力机制（Additive Attention）：

import torch
import torch.nn as nn

class AdditiveAttention(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size):
        super(AdditiveAttention, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.query_linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.key_linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.energy_linear = nn.Linear(hidden_size, 1)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)

    def forward(self, query, keys):
        Q = self.query_linear(query)    # query的线性变换
        K = self.key_linear(keys)       # keys的线性变换
        energy = torch.tanh(Q + K)      # 计算能量分数
        weights = self.softmax(self.energy_linear(energy))  # 计算注意力权重
        weighted_sum = torch.bmm(weights.transpose(1,2), keys)  # 权重与keys的加权求和
        return weighted_sum.squeeze(1), weights.squeeze(2)

在上述代码中，我们定义了一个名为`AdditiveAttention`的PyTorch模块。在构造函数中，我们初始化了线性变换层（`query_linear`、`key_linear`和`energy_linear`）以及softmax层。在`forward`方法中，我们首先对query和keys进行线性变换，然后计算能量分数，接着使用softmax函数计算注意力权重，最后将权重与keys进行加权求和。返回的结果是加权求和后的向量以及注意力权重。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体任务和模型的要求进行适当修改。