pytorch实现self-attention

Self-attention 是一种注意力机制，根据输入的序列元素之间的关系来加权地计算每个元素的表示。在 PyTorch 中实现 self-attention 的方法有很多，比如使用 nn.MultiheadAttention，或者手动实现 self-attention 的计算过程。

相关问题

pytorch 实现 self-attention代码

以下是一个使用PyTorch实现self-attention的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class SelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        
        self.hidden_size = hidden_size
        self.projection = nn.Sequential(
            nn.Linear(hidden_size, 64),
            nn.ReLU(True),
            nn.Linear(64, 1)
        )
        
    def forward(self, encoder_outputs):
        # encoder_outputs shape: [batch_size, sequence_length, hidden_size]
        energy = self.projection(encoder_outputs)
        weights = torch.softmax(energy.squeeze(-1), dim=1)
        # weights shape: [batch_size, sequence_length]
        outputs = (encoder_outputs * weights.unsqueeze(-1)).sum(dim=1)
        # outputs shape: [batch_size, hidden_size]
        return outputs

在这个示例代码中，我们定义了一个SelfAttention类，它包含一个projection层，用于将encoder_outputs映射到注意力能量张量，并使用softmax函数将能量张量转换成权重张量。最后，我们将encoder_outputs与权重张量相乘并求和，得到self-attention的输出张量。

在forward函数中，我们首先通过projection层将encoder_outputs映射到能量张量，然后使用softmax函数将能量张量转换成权重张量。接着，我们将encoder_outputs与权重张量相乘并求和，得到self-attention的输出张量。最后，我们返回输出张量作为函数的输出。

写一段代码pytorch实现self-attention

好的，下面是一个简单的 PyTorch 实现 self-attention 的代码：

import torch
import torch.nn as nn

class SelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.query = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.key = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.value = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=2)
        
    def forward(self, x):
        query = self.query(x)
        key = self.key(x)
        value = self.value(x)
        scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(torch.tensor(self.hidden_size))
        scores = self.softmax(scores)
        output = torch.matmul(scores, value)
        
        return output

这个 self-attention 实现使用了三个线性层来计算查询、键和值。然后，通过矩阵乘法来计算得分，并通过 softmax 函数进行归一化。最后，将得分与值相乘得到输出。