nn.MultiheadAttention(embed_dim=32, num_heads=4)
时间: 2024-06-06 22:05:37 浏览: 9
这是一个 PyTorch 中的多头注意力层,它将输入向量(shape 为 [seq_len, batch_size, embed_dim])进行多头注意力计算,其中 embed_dim 表示输入向量的维度,seq_len 表示序列的长度,batch_size 表示批次大小,num_heads 表示注意力头的数量。多头注意力可以并行地关注不同的位置和语义信息,从而提升模型的表达能力。具体地,该层会将输入向量拆分成 num_heads 个 head,然后对每个 head 进行单独的注意力计算,最后将每个 head 的输出拼接起来并经过一个线性变换得到最终输出。
相关问题
def __init__(self, spacial_dim: int, embed_dim: int, num_heads: int, output_dim: int = None): super().__init__() self.positional_embedding = nn.Parameter(torch.randn(spacial_dim ** 2 + 1, embed_dim) / embed_dim ** 0.5) self.k_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim) self.q_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim) self.v_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim) self.c_proj = nn.Linear(embed_dim, output_dim or embed_dim) self.num_heads = num_heads
这段代码是一个基于自注意力机制的Transformer模型中的一部分。在这个模型中,输入被表示为一个由多个向量组成的序列,这些向量可以是文本中的单词或图像中的像素。该模型使用自注意力机制来计算每个向量与序列中其他向量之间的关系,从而产生一个新的向量表示。
在这里,`spacial_dim`表示序列中向量的数量(或者说是序列的长度)。`embed_dim`表示每个向量的维度。`num_heads`表示使用的多头注意力机制的数量。`output_dim`表示输出向量的维度,如果没有指定,则默认为`embed_dim`。
在`__init__`方法中,模型定义了四个线性变换(k_proj、q_proj、v_proj和c_proj),用于将输入向量映射到键、查询、值和输出空间中。此外,模型还定义了一个位置嵌入矩阵,用于将序列中每个向量的位置信息编码到向量表示中。最后,模型存储了使用的注意力头的数量。
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
这是一个用于轴承故障检测的模型。它包含一个注意力层和一个输出层。
在`__init__`方法中,我们首先调用`super()`来继承父类`nn.Module`的属性和方法。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,用于预测轴承是否存在故障。
在`forward`方法中,我们首先通过调用注意力层`self.attention`计算输入特征的注意力权重。然后,对注意力权重和输入特征进行维度转换,并将它们相乘得到加权的输入特征`weighted_inputs`。最后,将加权的输入特征传递给输出层`self.dense`进行预测,得到输出结果。
这个模型的目标是通过引入注意力机制,对轴承故障进行检测并进行预测。注意力机制可以帮助模型更好地关注轴承特征中的重要信息,并根据注意力权重进行加权处理,进而提高检测和预测的准确性。
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