python实现双向自注意力机制
时间: 2023-09-21 07:10:45 浏览: 51
双向自注意力机制(Bidirectional Self-Attention)是一种自然语言处理中常用的模型,可以将一个序列中的每个元素编码为一个向量,同时利用序列中其他元素的信息进行上下文建模。在Python中,可以使用Transformer模型来实现双向自注意力机制。
以下是一个简单的实现:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class BiAttention(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim):
super(BiAttention, self).__init__()
self.hidden_dim = hidden_dim
# 用于计算注意力得分的线性层
self.query = nn.Linear(input_dim, hidden_dim, bias=False)
self.key = nn.Linear(input_dim, hidden_dim, bias=False)
self.value = nn.Linear(input_dim, hidden_dim, bias=False)
# 输出层
self.out = nn.Linear(hidden_dim, input_dim)
def forward(self, x):
# x: [batch_size, seq_len, input_dim]
# 计算 Q, K, V
Q = self.query(x) # [batch_size, seq_len, hidden_dim]
K = self.key(x) # [batch_size, seq_len, hidden_dim]
V = self.value(x) # [batch_size, seq_len, hidden_dim]
# 计算注意力得分
scores = torch.matmul(Q, K.transpose(1, 2)) # [batch_size, seq_len, seq_len]
scores = scores / (self.hidden_dim ** 0.5)
attn = nn.functional.softmax(scores, dim=-1)
# 计算加权和
context = torch.matmul(attn, V) # [batch_size, seq_len, hidden_dim]
# 拼接上下文向量和原始输入
out = torch.cat([x, context], dim=-1) # [batch_size, seq_len, input_dim + hidden_dim]
# 输出层
out = self.out(out) # [batch_size, seq_len, input_dim]
return out
```
该模型接受一个形状为 `[batch_size, seq_len, input_dim]` 的张量作为输入,并输出一个形状相同的张量作为输出。其中,`input_dim` 是输入向量的维度,`hidden_dim` 是注意力向量的维度。
在前向传播中,首先使用线性层计算输入张量的 Q、K、V 值,然后计算注意力得分并将其归一化。接着,使用注意力得分加权求和得到上下文向量,并将其与原始输入拼接。最后,使用输出层将拼接后的张量映射回输入维度。
可以将该模型用于各种自然语言处理任务中,如文本分类、机器翻译等。
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