zero-DCE加入注意力机制的代码
时间: 2023-02-17 16:13:23 浏览: 186
在加入注意力机制之前,我们需要先了解一些基本的概念:
1. 加权平均:输入一个权值向量和一个值的向量,输出一个单个值。这个单个值等于输入向量中的所有值的加权平均,其中权值向量中的每个值用作对应输入向量中值的权重。
2. 注意力机制:注意力机制是一种神经网络模型,用于在序列数据(例如文本)上进行加权平均。它通过计算权值向量(称为“注意力权重”)来确定序列中每个位置的重要性。
下面是使用注意力机制在 zero-DCE 中实现加权平均的代码:
```
import torch
import torch.nn as nn
class Attention(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size):
super(Attention, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.attention = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
self.v = nn.Linear(hidden_size, 1, bias=False)
def forward(self, hidden, encoder_outputs):
# hidden:形状为 (batch_size, hidden_size) 的上一个时间步的隐藏状态
# encoder_outputs:形状为 (batch_size, seq_len, input_size) 的编码器输出序列
# 将 hidden 广播到 encoder_outputs 的形状中
hidden = hidden.unsqueeze(1).repeat(1, encoder_outputs.size(1), 1)
# 将 encoder_outputs 和 hidden 拼接在一起,形状为 (batch_size,