ShuffleAttention pytorch

你想了解关于 PyTorch 中的 ShuffleAttention 吗？ShuffleAttention 是一种注意力机制，用于在自注意力模型中对输入序列进行特征提取。它在 Transformer 模型的基础上进行了改进，通过引入 Shuffle 操作来增强模型的表达能力。

在 PyTorch 中，你可以通过自定义一个 ShuffleAttention 类来实现 ShuffleAttention。下面是一个简单的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class ShuffleAttention(nn.Module):
    def __init__(self, dim, num_heads=8, dropout=0.1):
        super(ShuffleAttention, self).__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.head_dim = dim // num_heads
        self.scale = self.head_dim ** -0.5

        self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3)
        self.attn_dropout = nn.Dropout(dropout)
        self.proj = nn.Linear(dim, dim)
        self.proj_dropout = nn.Dropout(dropout)

    def forward(self, x):
        B, L, C = x.shape
        H = self.num_heads
        head_dim = self.head_dim

        qkv = self.qkv(x).reshape(B, L, 3, H, head_dim).permute(2, 0, 3, 1, 4)
        q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2]

        attn_weights = (q @ k.transpose(-2, -1)) * self.scale
        attn_probs = nn.Softmax(dim=-1)(attn_weights)

        attn_probs = self.attn_dropout(attn_probs)

        attended_vals = attn_probs @ v
        attended_vals = attended_vals.transpose(1, 2).reshape(B, L, C)

        x = self.proj_dropout(self.proj(attended_vals))
        return x

这是一个简化版的 ShuffleAttention 实现，其中包含了自注意力机制的关键步骤，如计算注意力权重、进行注意力加权和投影操作等。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。

希望以上信息能对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。