软注意力机制超长超长版代码

好的，以下是一个更加详细的基于PyTorch实现的软注意力机制的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class SoftAttention(nn.Module):
    def __init__(self, encoder_hidden_size, decoder_hidden_size, attention_hidden_size):
        super(SoftAttention, self).__init__()
        self.encoder_hidden_size = encoder_hidden_size
        self.decoder_hidden_size = decoder_hidden_size
        self.attention_hidden_size = attention_hidden_size
        
        # 定义线性层，用于将encoder_outputs和decoder_hidden变换到attention_hidden_size的维度
        self.encoder_linear = nn.Linear(encoder_hidden_size, attention_hidden_size, bias=False)
        self.decoder_linear = nn.Linear(decoder_hidden_size, attention_hidden_size, bias=False)
        self.attention_weights = nn.Linear(attention_hidden_size, 1, bias=False)
    
    def forward(self, encoder_outputs, decoder_hidden):
        """
        Args:
            encoder_outputs: encoder端的输出，shape为(batch_size, seq_len, encoder_hidden_size)
            decoder_hidden: decoder端的隐藏状态，shape为(batch_size, decoder_hidden_size)
        Returns:
            context: 加权后的上下文向量，shape为(batch_size, encoder_hidden_size)
            weights: 注意力权重，shape为(batch_size, seq_len)
        """
        batch_size, seq_len, _ = encoder_outputs.size()
        
        # 将encoder_outputs和decoder_hidden变换到attention_hidden_size的维度
        encoder_outputs = self.encoder_linear(encoder_outputs)
        decoder_hidden = self.decoder_linear(decoder_hidden).unsqueeze(1).repeat(1, seq_len, 1)
        
        # 计算注意力权重，先将encoder_outputs和decoder_hidden相加，再通过线性层变换到1维，最后使用softmax函数得到注意力权重
        weights = self.attention_weights(torch.tanh(encoder_outputs + decoder_hidden))
        weights = F.softmax(weights, dim=1)
        
        # 对encoder_outputs进行加权求和，得到上下文向量
        context = torch.bmm(weights.transpose(1, 2), encoder_outputs).squeeze(1)
        
        return context, weights

在这个代码中，我们首先定义了一个名为SoftAttention的类，继承自nn.Module。在类的初始化函数中，我们传入encoder_hidden_size、decoder_hidden_size和attention_hidden_size三个参数，它们分别表示encoder端的隐藏状态的维度、decoder端的隐藏状态的维度和注意力权重的维度。接着，我们定义了三个线性层，用于将encoder_outputs和decoder_hidden变换到attention_hidden_size的维度，并定义了一个线性层，用于计算注意力权重。在forward方法中，我们首先将encoder_outputs和decoder_hidden变换到attention_hidden_size的维度，