attention模型典型代码
时间: 2023-03-19 14:21:13 浏览: 68
下面是一个典型的attention模型的代码示例:
```python
import tensorflow as tf
class Attention(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self, units):
super(Attention, self).__init__()
self.W1 = tf.keras.layers.Dense(units)
self.W2 = tf.keras.layers.Dense(units)
self.V = tf.keras.layers.Dense(1)
def call(self, features, hidden):
hidden_with_time_axis = tf.expand_dims(hidden, 1)
score = tf.nn.tanh(self.W1(features) + self.W2(hidden_with_time_axis))
attention_weights = tf.nn.softmax(self.V(score), axis=1)
context_vector = attention_weights * features
context_vector = tf.reduce_sum(context_vector, axis=1)
return context_vector, attention_weights
```
这个模型是一个自定义层类(`tf.keras.layers.Layer`)的实现,它实现了一个简单的注意力机制。它接收两个输入:`features`表示输入的特征序列(如RNN或CNN的输出),`hidden`表示隐藏状态。`units`表示Dense层的隐藏单元数。
在`call`方法中,我们首先将`hidden`扩展为与`features`相同的维度,以便计算注意力得分。然后使用两个Dense层来计算注意力得分,再使用softmax将得分转化为注意力权重。接下来,将注意力权重应用于输入特征序列,得到一个加权的上下文向量。最后,使用reduce_sum将上下文向量压缩为一个向量,并返回上下文向量和注意力权重。