软注意力机制长代码
时间: 2023-07-01 22:26:31 浏览: 46
好的,以下是一个实现软注意力机制的代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class SoftAttention(nn.Module):
def __init__(self, hidden_size):
super(SoftAttention, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.attn = nn.Linear(self.hidden_size * 2, self.hidden_size)
self.v = nn.Linear(self.hidden_size, 1, bias=False)
def forward(self, encoder_outputs, hidden):
max_len = encoder_outputs.size(0)
batch_size = encoder_outputs.size(1)
H = hidden.repeat(max_len, 1, 1).transpose(0, 1)
encoder_outputs = encoder_outputs.transpose(0, 1)
attn_weights = torch.tanh(self.attn(torch.cat([H, encoder_outputs], dim=2)))
attn_weights = self.v(attn_weights).squeeze(2)
attn_weights = nn.functional.softmax(attn_weights, dim=1)
context = torch.bmm(attn_weights.unsqueeze(1), encoder_outputs)
context = context.transpose(0, 1)
return context, attn_weights
```
这个代码实现了一个SoftAttention类,其中attn和v都是线性层,用于计算注意力权重和对上下文向量的加权求和。在forward函数中,我们首先将隐藏状态hidden通过重复和转置,变成一个和encoder_outputs维度相同的tensor,然后将它和encoder_outputs拼接起来,送入线性层计算注意力权重。注意力权重通过softmax函数归一化,再和encoder_outputs做加权求和得到上下文向量context。最后将context和attn_weights返回。
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