帮我用tensorflow写一段注意力机制模块
时间: 2023-06-01 20:04:16 浏览: 61
以下是一个简单的注意力机制模块的示例,它可以与任何tensorflow模型一起使用:
```
import tensorflow as tf
class Attention(tf.keras.layers.Layer):
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
```
该模块使用两个全连接层加上tanh激活函数来计算注意力分数,并使用softmax函数来获得注意力权重。然后,将注意力权重应用于输入特征,并返回加权特征向量和注意力权重向量。
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