我有一个shape为[6,1778,4]的tensor数据，我该如何使用一个注意力机制，得到该数据0维上的6个归一化后的注意力权重呢？

您可以使用Transformer中的Multi-Head Attention来实现此目标。其中，您需要将形状为[6,1778,4]的张量传递给注意力机制，并通过对维度进行变换，将其转换为[6,4,1778]的张量。然后，您可以使用softmax函数将每个时间步的注意力加权归一化，以得到0维上的6个归一化后的注意力权重。

相关问题

现在我有两个数据，一个数据是(batch_size, embedding_dim)，一个数据是(squence_length)，这两个数据都是tensor数据。如何使用张量拼接，构造为一个形状为(batch_size, sequence_length, embedding_dim)的数据

可以使用`torch.unsqueeze`函数和`torch.cat`函数来将这两个张量拼接为一个形状为(batch_size, sequence_length, embedding_dim)的张量。

假设第一个数据为`embedding_tensor`，形状为(batch_size, embedding_dim)，第二个数据为`sequence_tensor`，形状为(sequence_length)，可以使用以下代码进行拼接：

import torch

# 构造样例数据
batch_size = 2
sequence_length = 3
embedding_dim = 4
embedding_tensor = torch.randn(batch_size, embedding_dim)
sequence_tensor = torch.tensor([1, 2, 3])

# 将embedding_tensor在第1维度上扩展
embedding_tensor = embedding_tensor.unsqueeze(1).expand(batch_size, sequence_length, embedding_dim)

# 将embedding_tensor和sequence_tensor在第1维度上拼接
result_tensor = torch.cat([embedding_tensor, sequence_tensor.unsqueeze(-1)], dim=2)

print(result_tensor.shape)

其中，`torch.unsqueeze(1)`函数用于在第1维度上扩展`embedding_tensor`，结果形状为(batch_size, 1, embedding_dim)，然后使用`expand`函数将张量在第1维度上复制`sequence_length`次，形状变为(batch_size, sequence_length, embedding_dim)。

接着，使用`torch.cat`函数将`embedding_tensor`和`sequence_tensor`在第3维度上拼接，得到形状为(batch_size, sequence_length, embedding_dim + 1)的结果张量。

输出结果为：

torch.Size([2, 3, 5])

其中，最后一维的大小为`embedding_dim + 1`，是因为`sequence_tensor`扩展为了形状为(sequence_length, 1)，在拼接时需要在第3维度上增加1维。

查看一个tensor对象的shape，使用print(tensor.shape)报错AttributeError: 'list' object has no attribute 'size'

这个错误提示告诉我们，你在尝试查看一个列表对象的形状。由于列表对象并没有 `size` 属性，因此你需要确保你的对象是 PyTorch Tensor 而不是列表。

如果你已经确定你的对象是 PyTorch Tensor，但仍然出现这个错误，那么可能是因为你的 Tensor 对象没有正确地被创建。你需要检查一下你的代码，确保你正确地创建了 Tensor 对象，并且没有混淆列表和 Tensor 的情况。

另外，如果你是在使用 DataLoader 加载数据集时出现了这个错误，那么可能是因为你的数据集中包含了列表对象，而不是 PyTorch Tensor。在这种情况下，你需要将列表转换为 PyTorch Tensor，例如使用 `torch.tensor()` 函数。

以下是一个将列表对象转换为 PyTorch Tensor 的示例代码：

import torch

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_tensor = torch.tensor(my_list)
print(my_tensor.shape)

上述代码将输出 Tensor 对象的形状 `(5,)`，其中包含了 5 个元素。请注意，这里我们将包含 5 个数字的列表 `my_list` 转换为 PyTorch Tensor `my_tensor`，然后使用 `print()` 函数查看了 Tensor 对象的形状。