注意力机制tensorflow代码
时间: 2023-10-20 17:09:06 浏览: 35
好的,以下是一个简单的注意力机制的 TensorFlow 代码实现:
```python
import tensorflow as tf
class Attention(tf.keras.Model):
def __init__(self, units):
super(Attention, self).__init__()
self.W1 = tf.keras.layers.Dense(units)
self.W2 = tf.keras.layers.Dense(units)
self.V = tf.keras.layers.Dense(1)
def call(self, features, hidden):
hidden_with_time_axis = tf.expand_dims(hidden, 1)
score = tf.nn.tanh(self.W1(features) + self.W2(hidden_with_time_axis))
attention_weights = tf.nn.softmax(self.V(score), axis=1)
context_vector = attention_weights * features
context_vector = tf.reduce_sum(context_vector, axis=1)
return context_vector, attention_weights
```
此代码是一个简单的注意力机制实现,其中给定一个输入特征矩阵 `features` 和一个隐藏状态向量 `hidden`,它将返回一个上下文向量和对应的注意力权重。