自适应调节注意力机制代码
时间: 2023-07-21 14:06:26 浏览: 51
对于自适应调节注意力机制的代码,以下是一个简单的示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class Attention(nn.Module):
def __init__(self, query_dim, key_dim, hidden_dim):
super(Attention, self).__init__()
self.query_linear = nn.Linear(query_dim, hidden_dim)
self.key_linear = nn.Linear(key_dim, hidden_dim)
self.score_linear = nn.Linear(hidden_dim, 1)
def forward(self, query, keys):
Q = self.query_linear(query)
K = self.key_linear(keys)
scores = self.score_linear(torch.tanh(Q + K))
attention_weights = torch.softmax(scores, dim=1)
weighted_sum = torch.bmm(attention_weights.permute(0, 2, 1), keys)
return weighted_sum.squeeze(1)
# 示例使用
query_dim = 128
key_dim = 256
hidden_dim = 64
# 创建注意力模型
attention = Attention(query_dim, key_dim, hidden_dim)
# 创建查询向量和键向量
query = torch.randn(1, query_dim)
keys = torch.randn(10, key_dim)
# 使用注意力机制获取加权和
weighted_sum = attention(query, keys)
print(weighted_sum)
```
上述代码定义了一个自适应调节注意力机制的类 `Attention`,其中 `query_dim` 是查询向量的维度,`key_dim` 是键向量的维度,`hidden_dim` 是隐藏层维度。
在 `forward` 方法中,首先通过线性变换将查询向量和键向量映射到隐藏层维度,然后计算注意力分数。通过 `torch.tanh` 函数将查询向量和键向量的和进行激活,然后通过线性变换得到注意力分数。
接下来,通过 `torch.softmax` 函数对注意力分数进行归一化处理,得到注意力权重。最后,使用 `torch.bmm` 函数计算加权和,得到最终的输出。
示例使用中,我们创建了一个注意力模型 `attention`,并传入一个查询向量 `query` 和一组键向量 `keys`。通过调用 `attention` 的 `forward` 方法,可以得到加权和 `weighted_sum`。
这只是一个简单的示例,你可以根据具体的任务和模型结构进行适当的修改和扩展。