双重注意力机制python代码

以下是使用Python和PyTorch实现双重注意力机制的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class DoubleAttention(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size):
        super(DoubleAttention, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.query_att = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.key_att = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.value_att = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.final_att = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)

    def forward(self, query, key, value):
        # Self-Attention
        query_att = self.query_att(query)
        key_att = self.key_att(key)
        value_att = self.value_att(value)
        scores = torch.matmul(query_att, key_att.transpose(-2, -1))
        attn_weights = torch.softmax(scores, dim=-1)
        context = torch.matmul(attn_weights, value_att)

        # Cross-Attention
        final_query = query + context
        final_query_att = self.query_att(final_query)
        final_scores = torch.matmul(final_query_att, key_att.transpose(-2, -1))
        final_attn_weights = torch.softmax(final_scores, dim=-1)
        final_context = torch.matmul(final_attn_weights, value_att)
        final_output = self.final_att(final_context)

        return final_output

双重注意力机制包括自注意力和交叉注意力，每个注意力都包括查询、键和值。在这个实现中，我们使用线性层来计算查询、键和值，并使用矩阵乘法来计算注意力分数。

在自注意力中，我们计算查询、键和值之间的点积，并使用softmax函数计算注意力权重。然后，我们将注意力权重与值相乘，得到自注意力的上下文向量。

在交叉注意力中，我们使用自注意力的上下文向量作为查询，原始键和值作为输入。我们计算查询和键之间的点积，并使用softmax函数计算注意力权重。然后，我们将注意力权重与值相乘，得到交叉注意力的上下文向量。最后，我们使用一个线性层来计算最终的输出。

通过使用这个双重注意力机制，我们可以更好地捕捉输入文本的上下文信息，从而提高模型的性能。