pytorch编程实现自注意力机制

时间: 2023-07-05 14:24:13 浏览: 41
好的,以下是一个简单的 PyTorch 实现自注意力机制的例子: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, embed_dim, num_heads): super().__init__() self.embed_dim = embed_dim self.num_heads = num_heads self.head_dim = embed_dim // num_heads # 定义三个可学习的参数矩阵 self.query_weight = nn.Linear(embed_dim, embed_dim, bias=False) self.key_weight = nn.Linear(embed_dim, embed_dim, bias=False) self.value_weight = nn.Linear(embed_dim, embed_dim, bias=False) def forward(self, x): batch_size, seq_len, embed_dim = x.size() # 将输入张量 x 沿着最后一维分成 num_heads 份 x = x.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_dim) # 将 x 转置后合并前两个维度,得到新的维度 (batch_size * num_heads, seq_len, head_dim) x = x.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size * self.num_heads, seq_len, self.head_dim) # 分别计算 query、key、value query = self.query_weight(x) key = self.key_weight(x) value = self.value_weight(x) # 将 query 和 key 进行点积,然后除以一个缩放因子 sqrt(d_k) scores = torch.bmm(query, key.transpose(1, 2)) / (self.head_dim ** 0.5) # 对 scores 进行 softmax 操作,得到注意力权重 attn_weights = F.softmax(scores, dim=-1) # 将注意力权重与 value 进行加权求和 attn_output = torch.bmm(attn_weights, value) # 将输出张量还原成原来的形状 attn_output = attn_output.view(batch_size, self.num_heads, seq_len, self.head_dim) attn_output = attn_output.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, seq_len, embed_dim) return attn_output ``` 以上代码中的 SelfAttention 类即为自注意力机制,其中 embed_dim 表示输入张量的维度,num_heads 表示要将输入张量分成多少份进行处理。在 forward 方法中,首先将输入张量 x 沿着最后一维分成 num_heads 份,然后进行线性变换(即计算 query、key、value),接着计算注意力权重,最后将注意力权重与 value 进行加权求和得到最终的输出张量。

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