pytorch实现将注意力机制添加到mlp中的代码
时间: 2024-05-14 12:19:02 浏览: 23
以下是将注意力机制添加到 MLP 中的 PyTorch 代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class Attention(nn.Module):
def __init__(self, hidden_size):
super(Attention, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.attn = nn.Linear(self.hidden_size, self.hidden_size)
def forward(self, hidden_states):
attn_weights = torch.bmm(hidden_states, self.attn(hidden_states).transpose(1, 2))
soft_attn_weights = nn.functional.softmax(attn_weights, dim=2)
context_vector = torch.bmm(soft_attn_weights, hidden_states)
return context_vector
class MLPAttention(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(MLPAttention, self).__init__()
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.output_size = output_size
self.linear1 = nn.Linear(self.input_size, self.hidden_size)
self.linear2 = nn.Linear(self.hidden_size, self.output_size)
self.attention = Attention(self.hidden_size)
def forward(self, input_tensor):
hidden_states = nn.functional.relu(self.linear1(input_tensor))
context_vector = self.attention(hidden_states)
output_tensor = nn.functional.relu(self.linear2(context_vector))
return output_tensor
```
上面的代码实现了一个带有注意力机制的 MLP。其中,Attention 类实现了注意力机制,MLPAttention 类则将注意力机制添加到了 MLP 中。在 forward 方法中,首先使用线性层将输入向量转换为隐藏状态,然后通过 Attention 类计算上下文向量,最后使用另一个线性层将上下文向量转换为输出向量。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)