python注意力绘制热力图

在Python中，特别是在深度学习领域，尤其是自然语言处理(NLP)中，注意力机制（Attention Mechanism）是一种用于理解输入序列之间依赖关系的重要工具。要绘制注意力权重的热力图，通常是在Transformer模型或类似结构中使用，例如使用PyTorch或TensorFlow库。

当你运行完一段神经网络计算并得到了每个位置之间的注意力分数后，可以使用可视化库如`seaborn`、`matplotlib`或`plotly`来创建热力图。这里是一个简化的步骤：

1. 首先，你需要从模型输出中获取注意力得分。这通常是张量形式，行代表query的位置，列表代表key的所有位置。

attention_scores = model.get_attentions()[-1]  # 获取最后一层的注意力得分

2. 使用`numpy`将张量转换为二维数组，并可能对数值进行归一化以便更好地展示。

import numpy as np
normalized_attention = np.exp(attention_scores - attention_scores.max()) / attention_scores.sum(axis=-1)

3. 然后，你可以使用`seaborn.heatmap`或`matplotlib.imshow`来绘制热力图。

import seaborn as sns
sns.set_theme(style="white")
sns.heatmap(normalized_attention, cmap='coolwarm', annot=True, fmt=".2f")  # 对每个值添加注释
plt.title('Attention Heatmap')
plt.show()