基于pytorch写出用于时序预测的添加注意力机制的Seq2Seq模型
时间: 2023-02-09 11:05:49 浏览: 86
为了在Seq2Seq模型中添加注意力机制,我们可以在编码器和解码器之间添加注意层。在编码器中,我们可以使用多层双向LSTM来捕获序列的上下文信息。在解码器中,我们可以使用单向LSTM来生成预测序列,并在每个时间步使用注意权重来调整输入的重要性。
以下是一个示例代码:
```python
import torch.nn as nn
class Seq2Seq(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
super().__init__()
self.encoder = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, bidirectional=True)
self.decoder = nn.LSTM(input_dim + hidden_dim, hidden_dim)
self.attention = nn.Linear(2*hidden_dim, 1)
self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, input, hidden, cell):
encoder_output, (hidden, cell) = self.encoder(input, (hidden, cell))
attention_weights = self.attention(encoder_output)
attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1)
attention_output = encoder_output * attention_weights
decoder_input = torch.cat((attention_output, input), dim=-1)
decoder_output, (hidden, cell) = self.decoder(decoder_input, (hidden, cell))
output = self.fc(decoder_output)
return output, hidden, cell
```
这个代码中,使用了LSTM作为编码器和解码器,在编码器中使用了双向的LSTM来捕获上下文信息,在解码器中使用了单向的LSTM来生成预测序列。 使用了一个线性层来计算注意权重,并在每一个时间步上,使