self.t_attn = t_attn if t_attn: # self.temporal_norm = norm_layer(dim) # self.temporal_attn = Attention(dim=dim, num_ttokens=num_frames, num_heads=num_heads, qkv_bias=qkv_bias) self.T_Adapter = T_Adapter(D_features=dim)

这段代码是一个类的初始化函数，其中包含了一些变量的定义和初始化操作。

- `t_attn` 是一个 bool 类型的变量，表示是否使用时间注意力机制。
- `if t_attn` 语句表示当 `t_attn` 为 True 时执行下面的操作。
- `self.T_Adapter` 是一个 `T_Adapter` 类的实例，用于处理时间轴上的特征向量，增强模型的时间稳定性。
- `D_features` 表示输入特征的维度，即 `dim`。
- `Attention` 类是一个自定义的注意力机制模块，用于对输入的特征进行加权求和，其中 `num_frames` 表示输入特征向量的时间步数，`num_heads` 表示注意力头的数目，`qkv_bias` 表示是否使用偏置项。
- `self.temporal_norm` 是一个归一化层，用于对时间轴上的特征进行归一化操作。

相关问题

请在这个DeepCFD的网络添加attention机制，并给出示例代码：import paddle import paddle.nn as nn class Attention(nn.Layer): def __init__(self, input_size, hidden_size): super(Attention, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.attn = nn.Linear(self.input_size + self.hidden_size, 1) self.softmax = nn.Softmax(axis=1) def forward(self, input, hidden): max_len = input.shape[0] attn_energies = paddle.zeros([max_len, 1]) for i in range(max_len): attn_energies[i] = self.score(input[i], hidden) attn_weights = self.softmax(attn_energies) context = paddle.sum(attn_weights * input, axis=0) return context.unsqueeze(0) def score(self, input, hidden): energy = self.attn(paddle.concat([input, hidden], axis=1)) return energy class DeepCFD(nn.Layer): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(DeepCFD, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers=2, batch_first=True) self.attention = Attention(input_size, hidden_size) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, input): output, (hidden, cell) = self.lstm(input) context = self.attention(output, hidden[-1]) output = self.fc(context) return output

好的，下面是添加了Attention机制的DeepCFD网络的示例代码：

import paddle
import paddle.nn as nn

class Attention(nn.Layer):
def __init__(self, input_size, hidden_size):
super(Attention, self).__init__()
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.attn = nn.Linear(self.input_size + self.hidden_size, 1)
self.softmax = nn.Softmax(axis=1)

def forward(self, input, hidden):
max_len = input.shape[1]
attn_energies = paddle.zeros([input.shape[0], max_len, 1])
for i in range(max_len):
attn_energies[:, i] = self.score(input[:, i, :], hidden)
attn_weights = self.softmax(attn_energies)
context = paddle.sum(attn_weights * input, axis=1)
return context

def score(self, input, hidden):
energy = self.attn(paddle.concat([input, hidden], axis=1))
return energy

class DeepCFD(nn.Layer):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(DeepCFD, self).__init__()
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.output_size = output_size
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers=2, batch_first=True)
self.attention = Attention(input_size, hidden_size)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

def forward(self, input):
output, (hidden, cell) = self.lstm(input)
context = self.attention(output, hidden[-1])
output = self.fc(context)
return output

在这个示例代码中，我们将Attention机制应用到了LSTM的输出上。在Attention中，我们计算了每个时间步的注意力能量，然后使用softmax函数计算注意力权重。然后，我们将这些权重与LSTM输出相乘并求和，得到上下文向量作为Attention机制的输出。

在DeepCFD中，我们使用了两层LSTM，然后将LSTM输出和最后一个时刻的隐藏状态作为Attention机制的输入。最后，我们将Attention机制的输出传递到一个全连接层中，得到最终的输出。

请补全以下代码：class AttModel(nn.Module): def __init__(self, n_input, n_hidden, seq_len): """ n_input: 单词数量 n_hidden: hidden state维度 sequence_len: 输入文本的长度 """ super(Model, self).__init__() # 传入参数 self.hidden_dim = n_hidden self.input_size = n_input self.output_size = n_input self.n_layers = 1 # Global Attention机制需要使用RNN的最大Timestep数 #即需要计算当前timestep和多少timestep的相似度权重（Alignment Weight） self.max_length = 10 # 定义结构 # RNN层 可参考 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.RNN.html self.rnn = nn.RNN(self.input_size,self.hidden_dim,self.n_layers,batch_first=True) # 注意力层-用于计算score self.attn = torch.nn.Linear(in_features=, out_features=, bias=False) # 注意力层-用于已经拼接了ct和ht后的变换。 self.w_c = torch.nn.Linear(in_features=, out_features=) # 全联接层 可参考 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Linear.html self.fc = nn.Linear()

class AttModel(nn.Module):
def __init__(self, n_input, n_hidden, seq_len):
"""
n_input: 单词数量
n_hidden: hidden state维度
sequence_len: 输入文本的长度
"""
super(AttModel, self).__init__() # 正确的调用父类的方法
self.n_input = n_input
self.n_hidden = n_hidden
self.seq_len = seq_len
self.linear = nn.Linear(n_hidden, n_hidden)
self.encoder = nn.Embedding(n_input, n_hidden)
self.attention = nn.Linear(n_hidden, 1)

def forward(self, x):
x = self.encoder(x)
x = x.view(-1, self.seq_len, self.n_hidden)
e = torch.tanh(self.linear(x))
a = torch.softmax(self.attention(e), dim=1)
h = torch.bmm(a.permute(0, 2, 1), x).squeeze()
return h