super(Seq2SeqEncoder, self).__init__(**kwargs)

这是一个Python中调用父类构造方法的语法，其中Seq2SeqEncoder是当前类的父类。该语句的作用是调用Seq2SeqEncoder类的构造方法，并将传入的关键字参数**kwargs传递给父类构造方法。这样做的目的通常是为了避免在子类中重复编写父类的构造方法，同时保证子类能够正确地初始化父类的属性和方法。

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class Attention(OurLayer): """多头注意力机制 """ def __init__(self, heads, size_per_head, key_size=None, mask_right=False, **kwargs): super(Attention, self).__init__(**kwargs) self.heads = heads self.size_per_head = size_per_head self.out_dim = heads * size_per_head self.key_size = key_size if key_size else size_per_head self.mask_right = mask_right 举例说明使用方法

假设现在我们有一个输入张量`input_tensor`，维度为`(batch_size, seq_len, input_size)`，我们想要使用多头注意力机制对其进行处理，代码如下：

# 定义 Attention 层
attention_layer = Attention(heads=8, size_per_head=64, key_size=None, mask_right=False)

# 使用 Attention 层处理输入张量
output_tensor = attention_layer(input_tensor)

其中，`heads`表示头部数目，`size_per_head`表示每个头部的向量维度，`key_size`表示查询向量的维度，若不指定，则默认与`size_per_head`相同。`mask_right`表示是否使用右侧掩码，在自然语言处理任务中常用于避免模型在预测时依赖未来信息。

处理后的输出张量`output_tensor`的维度为`(batch_size, seq_len, heads * size_per_head)`。

from keras import backend as K from keras.engine.topology import Layer class Self_Attention(Layer): def __init__(self, output_dim, **kwargs): self.output_dim = output_dim super(Self_Attention, self).__init__(**kwargs) def build(self, input_shape): # 为该层创建一个可训练的权重 # inputs.shape = (batch_size, time_steps, seq_len) # 可能seq_len是64，output_dim是128 self.kernel = self.add_weight(name='kernel', shape=(3, input_shape[2], self.output_dim), initializer='uniform', trainable=True) super(Self_Attention, self).build(input_shape) # 一定要在最后调用它 def call(self, x): WQ = K.dot(x, self.kernel[0]) WK = K.dot(x, self.kernel[1]) WV = K.dot(x, self.kernel[2]) print("WQ.shape", WQ.shape) # print("WQ_.shape", WQ_.shape) print("K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1]).shape", K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1]).shape) QK = K.batch_dot(WQ, K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1])) QK = QK / (64 ** 0.5) QK = K.softmax(QK) print("QK.shape", QK.shape) # distribution函数: (QxKt)/dk V = K.batch_dot(QK, WV) return V def compute_output_shape(self, input_shape): return (input_shape[0], input_shape[1], self.output_dim) 解释这段代码，举例怎样使用

这段代码实现了一个自注意力层（Self-Attention Layer），用于对输入的三维张量进行自注意力计算，得到对应的输出张量。

具体来说，代码中的Self_Attention类继承自keras.engine.topology中的Layer类，重载了其中的build、call和compute_output_shape方法，用于构建层、计算输出和计算输出张量的形状。在初始化时，通过传入output_dim参数来指定输出张量的最后一维大小，即self.output_dim。

在build方法中，根据输入张量的形状input_shape创建了一个可训练的权重kernel，其形状为(3, input_shape[2], self.output_dim)，即包括三个矩阵，每个矩阵的列数都为输入张量的最后一维大小self.output_dim，行数为输入张量的中间维大小。这些矩阵将被用于计算注意力分布。

在call方法中，首先通过输入张量x和kernel中的第一个矩阵计算出Q向量，第二个矩阵计算出K向量，第三个矩阵计算出V向量。然后将K向量转置后进行矩阵乘法得到QK矩阵，再除以一个标量64的平方根，最后使用softmax函数得到注意力分布QK。

最后将注意力分布QK和V向量进行矩阵乘法，得到输出张量V。

一个例子使用该自注意力层的方法如下：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
from Self_Attention import Self_Attention  # 导入自注意力层

model = Sequential()
model.add(Embedding(max_features, 128))
model.add(LSTM(64, return_sequences=True))
model.add(Self_Attention(128))  # 添加自注意力层
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.summary()

在这个例子中，首先通过Embedding层将输入序列编码为128维向量，然后通过LSTM层对序列进行处理，其中return_sequences=True表示输出中包含整个序列的输出而不仅仅是最后一个时间步的输出。然后再添加一个自注意力层Self_Attention，将其输出的128维向量作为Dense层的输入进行二分类任务的训练。