Attention-LSTM network Pytorch 代码 解析
时间: 2023-07-20 20:38:15 浏览: 65
以下是一个简单的 Attention-LSTM 网络的 Pytorch 代码解析。
首先,我们需要导入 Pytorch 和其他必要的库:
```
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
```
然后,我们定义一个 Attention-LSTM 网络类,它继承自 nn.Module 类:
```
class AttentionLSTM(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
super(AttentionLSTM, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
self.output_size = output_size
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
self.attention = nn.Linear(hidden_size, 1, bias=False)
def forward(self, x):
# x shape: (batch_size, seq_len, input_size)
batch_size, seq_len, input_size = x.size()
# Initialize hidden state and cell state
h0 = torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size).to(x.device)
c0 = torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size).to(x.device)
# Forward pass through LSTM
output, (hn, cn) = self.lstm(x, (h0, c0))
# Compute attention weights
attn_weights = self.attention(output)
attn_weights = F.softmax(attn_weights, dim=1)
# Compute attention output
attn_output = torch.bmm(output.transpose(1,2), attn_weights).squeeze()
# Final output
output = self.fc(attn_output)
return output
```
在这个类中,我们首先定义了构造函数 `__init__`,它接受四个参数:输入大小 `input_size`,隐藏状态大小 `hidden_size`,LSTM 的层数 `num_layers`,以及输出大小 `output_size`。
在构造函数中,我们定义了三个成员变量:`hidden_size`,`num_layers` 和 `output_size`。然后,我们定义了三个层:`nn.LSTM`,`nn.Linear` 和 `nn.Linear`。`nn.LSTM` 是一个标准的 LSTM 层,`nn.Linear` 是一个全连接层。`nn.Linear` 用于计算 attention weights,即上面代码中的 `self.attention`。
在 `forward` 函数中,我们首先获取输入的形状,然后初始化隐藏状态和单元状态。接下来,我们将输入传递到 LSTM 层中,并获取输出和最终的隐藏状态和单元状态。然后,我们计算 attention weights,并在 `output` 上执行注意力池化。最后,我们将注意力池化输出传递到全连接层中,以获得最终输出。
这就是一个简单的 Attention-LSTM 网络的 Pytorch 代码解析。