将attn从（8，3168，200）映射到（8，200）的pytorch代码

在PyTorch中，如果你有一个注意力机制（Attention）层，其输出形状为`(batch_size, sequence_length, hidden_dim)`，例如 `(8, 3168, 200)`，并且你想将其压缩到`(batch_size, hidden_dim)`，通常是为了得到每个位置的全局上下文向量，你可以使用线性变换（Linear或者nn.Linear模块）或者简单的池化操作（如平均池或最大池）。这里是一个简单的例子：

import torch

# 假设attn是你的输入张量
attn = torch.randn(8, 3168, 200)  # (batch_size, sequence_length, hidden_dim)

# 定义一个线性层（全连接层），将最后一维降维
projection_layer = nn.Linear(200, 200)
compressed_attn = projection_layer(attn.mean(dim=1))  # 使用平均池来压缩，也可以用 `attn.max(dim=1)[0]` 替换

print(compressed_attn.shape)  # 输出：(8, 200)

这个代码首先计算了attn在sequence维度上的平均值，然后通过线性层将其转换成 `(8, 200)` 的形状。

相关问题

cross-attention代码pytorch

以下是一个简单的 PyTorch 实现交叉注意力（cross-attention）的代码：

import torch
import torch.nn as nn

class CrossAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim):
        super(CrossAttention, self).__init__()
        self.input_dim = input_dim
        self.linear_q = nn.Linear(input_dim, input_dim)
        self.linear_k = nn.Linear(input_dim, input_dim)
        self.linear_v = nn.Linear(input_dim, input_dim)
        
    def forward(self, x1, x2):
        q = self.linear_q(x1)
        k = self.linear_k(x2)
        v = self.linear_v(x2)
        
        attn_weights = torch.matmul(q, k.transpose(1, 2))
        attn_weights = torch.softmax(attn_weights, dim=-1)
        
        output = torch.matmul(attn_weights, v)
        
        return output

其中，`input_dim` 表示输入的特征维度，`x1` 和 `x2` 分别表示两个输入张量。在 `forward` 方法中，我们首先通过三个线性层将输入张量映射到相同的特征空间，然后计算注意力权重并将其应用于第二个输入张量 `x2` 的值上，最后返回加权和。

帮我用pytorch写出SparseAttention代码

以下是使用PyTorch实现的Sparse Attention代码：

import torch

class SparseAttention(torch.nn.Module):
    def __init__(self, dim_in, dim_out, n_heads, dropout=0.0):
        super(SparseAttention, self).__init__()
        
        self.dim_in = dim_in
        self.dim_out = dim_out
        self.n_heads = n_heads
        self.dropout = dropout
        
        self.Q = torch.nn.Linear(dim_in, dim_out * n_heads)
        self.K = torch.nn.Linear(dim_in, dim_out * n_heads)
        self.V = torch.nn.Linear(dim_in, dim_out * n_heads)
        
        self.dropout_layer = torch.nn.Dropout(dropout)
        self.out = torch.nn.Linear(dim_out * n_heads, dim_in)
        
    def forward(self, x):
        batch_size, seq_len, _ = x.size()
        
        Q = self.Q(x).view(batch_size, seq_len, self.n_heads, self.dim_out)
        K = self.K(x).view(batch_size, seq_len, self.n_heads, self.dim_out)
        V = self.V(x).view(batch_size, seq_len, self.n_heads, self.dim_out)
        
        attn = (Q @ K.transpose(-2, -1)) / (self.dim_out ** 0.5)
        attn = torch.nn.functional.softmax(attn, dim=-1)
        attn = self.dropout_layer(attn)
        
        x = (attn @ V).transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, seq_len, -1)
        x = self.out(x)
        
        return x

这个代码实现了一个带有dropout的稀疏自注意力层，可以用于NLP中的文本分类、序列标注等任务。在这个实现中，我们使用了线性层来进行Q、K、V的变换，并使用了PyTorch的softmax函数来计算注意力权重。注意力权重和V的乘积采用了batched matrix multiplication的方式进行计算，以提高计算效率。最后，我们使用了一个线性层来将注意力计算的结果映射回原始维度。