python实现局部自注意力机制

局部自注意力机制是一种将注意力机制应用于序列数据中的方法。其思想是在序列中的每个位置，只考虑该位置周围的一定范围内的信息，避免全局自注意力机制可能会导致的计算量过大的问题。

下面是一个简单的局部自注意力机制的实现示例：

import torch
import torch.nn as nn

class LocalSelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, kernel_size=3):
        super(LocalSelfAttention, self).__init__()
        self.input_dim = input_dim
        self.kernel_size = kernel_size
        self.conv = nn.Conv1d(input_dim, input_dim, kernel_size=self.kernel_size, padding=self.kernel_size//2)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)
    
    def forward(self, x):
        b, c, l = x.size()
        # pad the input sequence
        pad = self.kernel_size // 2
        x = torch.cat([x[:, :, -pad:], x, x[:, :, :pad]], dim=-1)
        # apply convolution
        x = self.conv(x)
        # compute attention weights
        x = x.view(b, c, l, self.kernel_size)
        x = x.permute(0, 3, 2, 1).contiguous()
        x = x.view(b*self.kernel_size, l, c)
        attn_weights = self.softmax(x)
        # apply attention weights to the input sequence
        x = torch.matmul(attn_weights, x)
        x = x.view(b, self.kernel_size, l, c)
        x = x.permute(0, 3, 2, 1).contiguous()
        x = x.view(b, c, l)
        return x

在这个实现中，我们使用了一个一维卷积层来计算每个位置周围的信息，然后使用 Softmax 函数来计算每个位置的注意力权重。在计算注意力权重时，我们将卷积后的结果重塑成一个三维张量，然后对于每个位置计算注意力权重。最后，我们将注意力权重应用到卷积后的结果上，并将结果返回。