class MultiHeadAttention(nn.Module):

时间: 2024-02-22 22:42:27 浏览: 87
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collaborative-attention:多头注意力代码

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I'm sorry, as an AI language model, I can only provide a code structure for the `MultiHeadAttention` class. Can you please provide more information about the specific implementation or requirements for this class?
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浅析PyTorch中nn.Module的使用

class Net(nn.Module): def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output): super(Net, self).__init__() self.hidden = nn.Linear(n_feature, n_hidden) # 隐藏层 self.out = nn.Linear(n_hidden, n_output) ...
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pytorch 中的重要模块化接口nn.Module的使用

class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, (5, 5)) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, (5, 5)) self.fc1 = nn.Linear(256, 120) self.fc2 = nn....

class TransformerLayer(nn.Module): # Transformer layer https://arxiv.org/abs/2010.11929 (LayerNorm layers removed for better performance) def __init__(self, c, num_heads): super().__init__() self.q = nn.Linear(c, c, bias=False) self.k = nn.Linear(c, c, bias=False) self.v = nn.Linear(c, c, bias=False) self.ma = nn.MultiheadAttention(embed_dim=c, num_heads=num_heads) self.fc1 = nn.Linear(c, c, bias=False) self.fc2 = nn.Linear(c, c, bias=False) def forward(self, x): x = self.ma(self.q(x), self.k(x), self.v(x))[0] + x x = self.fc2(self.fc1(x)) + x return x

这是一个 PyTorch 中的类，名为 TransformerLayer，继承自 nn.Module。它是用来实现 Transformer 模型中的一个层的。Transformer 是一种用于自然语言处理的深度学习模型，它的核心是由多个 TransformerLayer 组成的...

class BearingFaultDetectionModel(nn.Module): def __init__(self): super(BearingFaultDetectionModel, self).__init__() self.attention = nn.MultiheadAttention(embed_dim=10, num_heads=1) # 注意力层 self.dense = nn.Linear(10, 1) # 输出层，预测轴承是否存在故障 def forward(self, inputs): attention_outputs, _ = self.attention(inputs.permute(1, 0, 2), inputs.permute(1, 0, 2), inputs.permute(1, 0, 2)) # 计算注意力权重 attention_outputs = attention_outputs.permute(1, 0, 2) weighted_inputs = attention_outputs * inputs # 使用注意力权重进行加权 output = self.dense(weighted_inputs) # 输出层 return output

然后，我们定义了一个nn.MultiheadAttention层作为注意力层，其中embed_dim=10表示输入特征的维度为10，num_heads=1表示只使用一个注意力头。接下来，我们定义了一个线性层nn.Linear(10, 1)作为输出层，用于...

如何使用torchviz可视化下面的神经网络 class Net(nn.Module): def init(self, input_size, hidden_size, output_size): super(Net, self).init() self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size) self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size) self.lstm = nn.LSTM(hidden_size, hidden_size, bidirectional=True) self.self_attn = nn.MultiheadAttention(hidden_size, num_heads=8) self.fc3 = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x, lengths): x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) packed_x = pack_padded_sequence(x, lengths, batch_first=True, enforce_sorted=False) packed_out, _ = self.lstm(packed_x) out, _ = pad_packed_sequence(packed_out, batch_first=True) out = out.transpose(0, 1) out, _ = self.self_attn(out, out, out) out = out.transpose(0, 1) out = out.mean(dim=1) out = self.fc3(out) return out

首先需要安装 torchviz 包： !pip install torchviz 然后，使用下列代码可视化神经网络： import torch from torchviz import make_dot ...lengths = torch.randint(10, 20, size=(32,)) ...

如何使用torchviz可视化下面的神经网络 class Net(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size) self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size) self.lstm = nn.LSTM(hidden_size, hidden_size, bidirectional=True) self.self_attn = nn.MultiheadAttention(hidden_size, num_heads=8) self.fc3 = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x, lengths): x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) packed_x = pack_padded_sequence(x, lengths, batch_first=True, enforce_sorted=False) packed_out, _ = self.lstm(packed_x) out, _ = pad_packed_sequence(packed_out, batch_first=True) out = out.transpose(0, 1) out, _ = self.self_attn(out, out, out) out = out.transpose(0, 1) out = out.mean(dim=1) out = self.fc3(out) return out

首先，确保您已经安装了torchviz。 然后，按照以下步骤使用torchviz可视化神经网络： 1. 导入必要的库： import torch from torch.autograd import Variable from torchviz import make_dot ...

import torchimport torch.nn as nnclass MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self, d_model, num_heads): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.num_heads = num_heads self.d_model = d_model assert d_model % self.num_heads == 0 self.depth = d_model // self.num_heads self.Wq = nn.Linear(d_model, d_model) self.Wk = nn.Linear(d_model, d_model) self.Wv = nn.Linear(d_model, d_model) self.fc = nn.Linear(d_model, d_model) def scaled_dot_product_attention(self, Q, K, V, mask=None): d_k = Q.size(-1) scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-1, -2)) / torch.sqrt(torch.tensor(d_k, dtype=torch.float32)) if mask is not None: scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9) attention = torch.softmax(scores, dim=-1) output = torch.matmul(attention, V) return output, attention def split_heads(self, x, batch_size): x = x.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.depth) return x.permute(0, 2, 1, 3) def forward(self, Q, K, V, mask=None): batch_size = Q.size(0) Q = self.Wq(Q) K = self.Wk(K) V = self.Wv(V) Q = self.split_heads(Q, batch_size) K = self.split_heads(K, batch_size) V = self.split_heads(V, batch_size) scaled_attention, attention = self.scaled_dot_product_attention(Q, K, V, mask) scaled_attention = scaled_attention.permute(0, 2, 1, 3).contiguous() scaled_attention = scaled_attention.view(batch_size, -1, self.d_model) output = self.fc(scaled_attention) return output, attention

上述代码是一个用PyTorch实现的多头注意力机制（Multi-Head Attention）的模块，该模块可以被用来构建神经网络模型。它的参数有： - d_model：表示输入向量的维度，也就是embedding的维度。 - num_heads：表示...

import math import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l def transpose_qkv(X,num_heads): X = X.reshape(X.shape[0], X.shape[1], num_heads, -1) X = X.permute(0, 2, 1, 3) return X.reshape(-1, X.shape[2], X.shape[3]) def transpose_output(X,num_heads): X = X.reshape(-1, num_heads, X.shape[1], X.shape[2]) X = X.permute(0, 2, 1, 3) return X.reshape(X.shape[0], X.shape[1], -1) class MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self,key_size,query_size,value_size,num_hiddens, num_heads,dropout,bias=False,**kwargs): super(MultiHeadAttention,self).__init__(**kwargs) self.num_heads = num_heads self.attention = d2l.DotProductAttention(dropout) self.W_q = nn.Linear(query_size,num_hiddens,bias=bias) self.W_k = nn.Linear(key_size,num_hiddens,bias=bias) self.W_v = nn.Linear(value_size,num_hiddens,bias=bias) self.W_o = nn.Linear(num_hiddens,num_hiddens,bias=bias) def forward(self,queries,keys,values,valid_lens): queries = transpose_qkv(self.W_q(queries), self.num_heads) keys = transpose_qkv(self.W_k(keys), self.num_heads) values = transpose_qkv(self.W_v(values), self.num_heads) if valid_lens is not None: valid_lens = torch.repeat_interleave(valid_lens, repeats=self.num_heads, dim=0) output = self.attention(queries,keys,values,valid_lens) output_concat = transpose_output(output,self.num_heads) return self.W_o(output_concat)

在这段代码中，MultiHeadAttention 类继承自 nn.Module，并实现了 forward 方法来定义前向传播的计算过程。在初始化方法 __init__ 中，定义了多头注意力机制所需的参数，包括输入和输出的维度、头数、隐藏层...

这几我所加的注意力机制模块：class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, in_channels, reduction=4): super(SelfAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.fc1 = nn.Conv1d(in_channels, in_channels // reduction, 1, bias=False) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.fc2 = nn.Conv1d(in_channels // reduction, in_channels, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): # print("x=", x) b, c, n = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.fc1(y) y = self.relu(y) y = self.fc2(y) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x)，然后运行训练程序时报错：File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/pointnet2_msg.py", line 91, in forward y = self.fc1(y) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 258, in forward return F.conv1d(input, self.weight, self.bias, self.stride, RuntimeError: Given groups=1, weight of size [256, 1024, 1], expected input[16, 512, 1] to have 1024 channels, but got 512 channels instead你知道是为什么吗，我该如何解决？请提供详细的解决代码

class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, in_channels, reduction=4): super(SelfAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.fc1 = nn.Conv1d(in_channels, in_...

用python复现torch.nn.MultiheadAttention的功能

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import math import pandas as pd import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l class EncoderBlock(nn.Module): """Transformer编码器块""" def __init__(self, key_size, query_size, value_size, num_hiddens,norm_shape, ffn_num_input, ffn_ num_hiddens, num_heads,dropout, use_bias=False, **kwargs): super(EncoderBlock, self).__init__(**kwargs) self.attention = d2l.MultiHeadAttention( key_size, query_size, value_size, num_hiddens, num_heads, dropout, use_bias) self.addnorm1 = AddNorm(norm_shape, dropout) self.ffn = PositionWiseFFN( ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_hiddens) self.addnorm2 = AddNorm(norm_shape, dropout) def forward(self, X, valid_lens): Y = self.addnorm1(X, self.attention(X, X, X, valid_lens)) return self.addnorm2(Y, self.ffn(Y)) X = torch.ones((2, 100, 24)) valid_lens = torch.tensor([3, 2]) encoder_blk = EncoderBlock(24, 24, 24, 24, [100, 24], 24, 48, 8, 0.5) encoder_blk.eval() encoder_blk(X, valid_lens).shape torch.Size([2, 100, 24])

该编码器块包含了多头注意力（MultiHeadAttention）、残差连接与层规范化（AddNorm）和基于位置的前馈网络（PositionWiseFFN）。 在初始化方法中，首先创建了一个多头注意力的实例self.attention，然后创建了两个...

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import math import pandas as pd import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l class DecoderBlock(nn.Module): """解码器中第i个块""" def __init__(self, key_size, query_size, value_size, num_hiddens, norm_shape, ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads, dropout, i, **kwargs): super(DecoderBlock, self).__init__(**kwargs) self.i = i self.attention1 = d2l.MultiHeadAttention( key_size, query_size, value_size, num_hiddens, num_heads, dropout) self.addnorm1 = AddNorm(norm_shape, dropout) self.attention2 = d2l.MultiHeadAttention( key_size, query_size, value_size, num_hiddens, num_heads, dropout) self.addnorm2 = AddNorm(norm_shape, dropout) self.ffn = PositionWiseFFN(ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_hiddens) self.addnorm3 = AddNorm(norm_shape, dropout) def forward(self, X, state): enc_outputs, enc_valid_lens = state[0], state[1] # 训练阶段，输出序列的所有词元都在同一时间处理， # 因此state[2][self.i]初始化为None。 # 预测阶段，输出序列是通过词元一个接着一个解码的， # 因此state[2][self.i]包含着直到当前时间步第i个块解码的输出表示 if state[2][self.i] is None: key_values = X else: key_values = torch.cat((state[2][self.i], X), axis=1) state[2][self.i] = key_values if self.training: batch_size, num_steps, _ = X.shape # dec_valid_lens的开头:(batch_size,num_steps), # 其中每一行是[1,2,...,num_steps] dec_valid_lens = torch.arange( 1, num_steps + 1, device=X.device).repeat(batch_size, 1) else: dec_valid_lens = None # 自注意力 X2 = self.attention1(X, key_values, key_values, dec_valid_lens) Y = self.addnorm1(X, X2) # 编码器－解码器注意力。 # enc_outputs的开头:(batch_size,num_steps,num_hiddens) Y2 = self.attention2(Y, enc_outputs, enc_outputs, enc_valid_lens) Z = self.addnorm2(Y, Y2) return self.addnorm3(Z, self.ffn(Z)), state decoder_blk = DecoderBlock(24, 24, 24, 24, [100, 24], 24, 48, 8, 0.5, 0) decoder_blk.eval() X = torch.ones((2, 100, 24)) state = [encoder_blk(X, valid_lens), valid_lens, [None]] decoder_blk(X, state)[0].shape torch.Size([2, 100, 24])

该解码器块包含了两个多头注意力（MultiHeadAttention）、残差连接与层规范化（AddNorm）和基于位置的前馈网络（PositionWiseFFN）。 在初始化方法中，首先创建了两个多头注意力实例self.attention1和self....

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红外遥控报警器原理及应用详解下载

资源摘要信息:"红外遥控报警器" 红外遥控报警器是一种基于红外线技术的安防设备，主要用于监控特定区域的安全，当有人或物进入检测范围时，能够立即触发报警系统。该设备主要由红外线发射器和接收器两大部分构成。发射器不断发送红外线，如果这些红外线被遮挡或中断，接收器会检测到这一变化，并启动报警机制。红外遥控报警器广泛应用于家庭、办公室、仓库等场所，可以有效提高这些区域的安全防范能力。 从技术角度分析，红外遥控报警器的工作原理主要依赖于红外线的直线传播特性。红外线发射器连续发送红外线信号，这些信号构成了一道无形的"红外线帘"，覆盖了报警器的监控区域。当有人或物体通过这道红外线帘时，红外线的正常传播路径会被中断，接收器检测到这种中断后，就会输出信号给到报警电路，从而触发报警。 红外遥控报警器的安装和使用相对简便，用户可以根据使用环境和需求进行设置。一般情况下，该设备具有较低的误报率，能够可靠地进行监控。但是，它也存在一些限制。例如，小型动物的移动可能引起误报，强光或低光环境下可能会降低设备的检测能力。因此，用户需要根据实际情况对红外遥控报警器进行适当的调整，以避免误报和漏报。 红外遥控报警器通常还配备有附加功能，如电话语音报警系统。这意味着，一旦报警器被触发，它可以自动拨打预设的电话号码，通过电话语音系统通知房主或者保安中心，提高报警的及时性和有效性。 关于提供的文件资源，包含了红外遥控报警器的相关设计资料和软件代码。资源文件列表包括"红外遥控报警器（原理图+PCB图+程序+说明文档）"，这些内容对于设计、开发和使用红外遥控报警器具有重要参考价值。 原理图提供了报警器设计的电路结构，显示了发射器和接收器的工作原理和相互作用方式。PCB图（印刷电路板图）则展示了电路元件的布局，对于实际生产制造电路板十分关键。程序则包含了报警器的控制逻辑代码，通常是用某种编程语言实现的，如C语言或汇编语言，这些代码会在微控制器上运行以控制整个报警系统的行为。说明文档则详细解释了产品的安装、配置和操作步骤，对于用户理解和正确使用设备至关重要。 综合来看，文件中的这些资源能够帮助用户更好地了解红外遥控报警器的工作原理，为设计、制造和调试提供了必要的信息。无论是专业的电子工程师还是对电子技术感兴趣的爱好者，这些资源都是宝贵的参考资料。