pytorch 实现 self-attention代码
时间: 2023-06-22 21:31:48 浏览: 126
以下是一个使用PyTorch实现self-attention的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class SelfAttention(nn.Module):
def __init__(self, hidden_size):
super(SelfAttention, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.projection = nn.Sequential(
nn.Linear(hidden_size, 64),
nn.ReLU(True),
nn.Linear(64, 1)
)
def forward(self, encoder_outputs):
# encoder_outputs shape: [batch_size, sequence_length, hidden_size]
energy = self.projection(encoder_outputs)
weights = torch.softmax(energy.squeeze(-1), dim=1)
# weights shape: [batch_size, sequence_length]
outputs = (encoder_outputs * weights.unsqueeze(-1)).sum(dim=1)
# outputs shape: [batch_size, hidden_size]
return outputs
```
在这个示例代码中,我们定义了一个SelfAttention类,它包含一个projection层,用于将encoder_outputs映射到注意力能量张量,并使用softmax函数将能量张量转换成权重张量。最后,我们将encoder_outputs与权重张量相乘并求和,得到self-attention的输出张量。
在forward函数中,我们首先通过projection层将encoder_outputs映射到能量张量,然后使用softmax函数将能量张量转换成权重张量。接着,我们将encoder_outputs与权重张量相乘并求和,得到self-attention的输出张量。最后,我们返回输出张量作为函数的输出。
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