计算一个3维时间序列输入，用attention 还是用self attention

这个问题的答案取决于您想要实现的任务类型和数据特征。如果您的任务需要对不同时间步之间的关系进行建模，那么使用self-attention可能更合适。如果您的任务只需要对时间步内的信息进行建模，那么使用attention可能更好。

一般来说，self-attention被用于处理序列数据，比如NLP中的句子、语言模型中的单词序列等。而attention则更常用于处理图像、音频等数据。但是，对于3维时间序列数据，也可以使用self-attention或attention，具体的选择需要看您的具体情况。

相关问题

用self attention对一个3维时间序列建模，keras

可以使用Keras中的Self-Attention层对3维时间序列进行建模。以下是一个示例代码：

from keras.layers import Input, Dense, Dropout, LSTM, TimeDistributed
from keras.layers import Layer
from keras import backend as K
from keras.models import Model

class SelfAttention(Layer):
    def __init__(self, output_dim, **kwargs):
        self.output_dim = output_dim
        super(SelfAttention, self).__init__(**kwargs)

    def build(self, input_shape):
        self.W = self.add_weight(name='W', 
                                  shape=(input_shape[-1], self.output_dim),
                                  initializer='uniform',
                                  trainable=True)
        self.b = self.add_weight(name='b',
                                  shape=(self.output_dim,),
                                  initializer='zeros',
                                  trainable=True)
        self.u = self.add_weight(name='u',
                                  shape=(self.output_dim, 1),
                                  initializer='uniform',
                                  trainable=True)
        super(SelfAttention, self).build(input_shape)

    def call(self, x):
        uit = K.tanh(K.bias_add(K.dot(x, self.W), self.b))
        ait = K.softmax(K.squeeze(K.dot(uit, self.u), axis=-1))
        weighted_input = x * K.expand_dims(ait)
        return K.sum(weighted_input, axis=1)

    def compute_output_shape(self, input_shape):
        return (input_shape[0], self.output_dim)

# Define input layer
inputs = Input(shape=(None, 10))

# Add LSTM layer
lstm = LSTM(64, return_sequences=True)(inputs)

# Add Self-Attention layer
attention = SelfAttention(64)(lstm)

# Add output layer
outputs = Dense(1, activation='sigmoid')(attention)

# Build model
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

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

# Print summary of model architecture
model.summary()

在这个示例代码中，我们首先定义了一个自注意力层`SelfAttention`。这个自注意力层的输入是一个3维张量，其中第一维是样本数，第二维是时间步长，第三维是特征数。输出是一个2维张量，其中第一维是样本数，第二维是自注意力层的输出维度。

在模型中，我们首先定义了一个输入层`inputs`，它的形状为`(None, 10)`，其中`None`表示时间步长可以是任意值，`10`表示特征数为10。接下来，我们添加了一个LSTM层`lstm`，并将其返回序列设置为`True`，以便在自注意力层中使用。然后我们添加了一个自注意力层`attention`，它的输出维度为64。最后，我们添加了一个输出层`outputs`，它具有一个sigmoid激活函数，以便输出二分类预测结果。

最后，我们编译模型并打印出其摘要。

使用pytorch构建三层一维CNN+LSTM+attention网络模型

以下是使用PyTorch构建3层1D CNN LSTM Attention网络模型的代码示例：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class CNN_LSTM_Attention(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, num_layers, dropout_prob, kernel_size, stride):
        super(CNN_LSTM_Attention, self).__init__()

        self.input_dim = input_dim
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.output_dim = output_dim
        self.num_layers = num_layers
        self.dropout_prob = dropout_prob
        self.kernel_size = kernel_size
        self.stride = stride

        self.conv_layers = nn.ModuleList()
        self.conv_layers.append(nn.Conv1d(in_channels=input_dim, out_channels=hidden_dim, kernel_size=kernel_size, stride=stride))
        self.conv_layers.append(nn.Conv1d(in_channels=hidden_dim, out_channels=hidden_dim, kernel_size=kernel_size, stride=stride))
        self.conv_layers.append(nn.Conv1d(in_channels=hidden_dim, out_channels=hidden_dim, kernel_size=kernel_size, stride=stride))

        self.lstm = nn.LSTM(hidden_dim, hidden_size=hidden_dim, num_layers=num_layers, bidirectional=True, batch_first=True, dropout=dropout_prob) 

        self.attention_layer = nn.Linear(hidden_dim*2, 1, bias=False)

        self.output_layer = nn.Linear(hidden_dim*2, output_dim)

    def forward(self, x):
        batch_size, seq_len, num_channels = x.size()

        x = x.permute(0, 2, 1)

        for conv_layer in self.conv_layers:
            x = conv_layer(x)
            x = F.relu(x)
            x = F.max_pool1d(x, kernel_size=self.kernel_size, stride=self.stride)

        x = x.permute(0, 2, 1)

        # LSTM layer
        h_0 = torch.zeros(self.num_layers*2, batch_size, self.hidden_dim).to(device) 
        c_0 = torch.zeros(self.num_layers*2, batch_size, self.hidden_dim).to(device)

        lstm_out, (h_n, c_n) = self.lstm(x, (h_0, c_0))
        lstm_out = lstm_out.view(batch_size, seq_len, self.hidden_dim*2)

        # Attention layer
        attention_weights = F.softmax(self.attention_layer(lstm_out), dim=1)
        attention_weights = attention_weights.permute(0,2,1)
        attention_weights = F.dropout(attention_weights, p=self.dropout_prob, training=self.training)
        output = torch.bmm(attention_weights, lstm_out).squeeze()

        # Output layer
        output = self.output_layer(output)
        return output

在上面的代码中，我们首先定义了类`CNN_LSTM_Attention`，它继承自PyTorch的`nn.Module`基类。该类的主要部分包括三层1D卷积层、一层双向LSTM层、一层Attention层和一层输出层。

在`__init__`函数中，我们定义了输入维度`input_dim`、隐藏维度`hidden_dim`、输出维度`output_dim`、层数`num_layers`、dropout概率`dropout_prob`、卷积核大小`kernel_size`和步长`stride`。我们使用`nn.ModuleList`来保存卷积层。

在`forward`函数中，我们首先对数据进行转置，以便将序列长度放在第二维，这将便于进行卷积操作。我们然后依次通过三层1D卷积层，每层都是一个卷积层，一个ReLU激活层和一个最大池化层。

接下来，我们将数据传递给双向LSTM层，这将返回一个输出张量和一个元组，其中包含LSTM层的最后一个状态和单元状态。我们将输出张量重塑为(batch_size, seq_len, hidden_dim*2)的形状。

在Attention层中，我们首先将LSTM层的输出传递给一个线性层，以产生注意力权重。将注意力权重限制为0到1之间，以便它们可以被解释为加权和。我们随机丢弃注意力权重中的一部分，以减少过拟合，然后将它们与LSTM层的输出相乘，以得到加权和。最后，我们将加权和传递给输出层来生成最终的预测。

通过使用此三层1D CNN LSTM Attention网络，我们可以实现一种有效的序列到序列的建模方法，并应用于多种语音识别、自然语言处理、视频分析等场景中。