pytorch 代码实现bilstm-self-attention

好的，这是一个比较常见的模型结构。以下是实现代码：

首先是导入需要的包：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

接下来是模型的主体结构：

class BiLSTM_SelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, num_tokens, embedding_size, hidden_size, num_layers):
        super(BiLSTM_SelfAttention, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(num_tokens, embedding_size)
        self.lstm = nn.LSTM(embedding_size, hidden_size, num_layers=num_layers,
                            batch_first=True, bidirectional=True)
        self.self_attn = nn.MultiheadAttention(embed_dim=hidden_size * 2, num_heads=8)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size * 2, 1)

    def forward(self, x):
        embedded = self.embedding(x)
        bilstm_output, _ = self.lstm(embedded)
        attn_output, _ = self.self_attn(bilstm_output.transpose(0, 1), bilstm_output.transpose(0, 1), bilstm_output.transpose(0, 1))
        fc_output = self.fc(attn_output.squeeze(0))
        return fc_output

代码中，模型使用了一个 Embedding 层将输入的 tokens 转成 embedding ，使用了一个 BiLSTM 层将句子做一个 Bidirectional 的处理，接下来是 self-attention 进行得分计算，最后通过一个线性层转换为预测得分输出。注意 self-attention 层的输入需要将 BiLSTM 输出进行 transpose 处理，使得每个时刻的 hidden state 形状为 batch_size * hidden_size * num_directions。做完 self-attention 后再将表示转置回来即可。

这样就完成了一个 pytorch 实现的 bilstm-self-attention 模型。希望我的回答对你有帮助！