为这段代码加入注意力层
时间: 2024-05-16 20:15:05 浏览: 10
好的,以下是加入注意力层的示例代码:
```python
import tensorflow as tf
class Attention(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self, units):
super(Attention, self).__init__()
self.W1 = tf.keras.layers.Dense(units)
self.W2 = tf.keras.layers.Dense(units)
self.V = tf.keras.layers.Dense(1)
def call(self, features, hidden):
hidden_with_time_axis = tf.expand_dims(hidden, 1)
score = tf.nn.tanh(self.W1(features) + self.W2(hidden_with_time_axis))
attention_weights = tf.nn.softmax(self.V(score), axis=1)
context_vector = attention_weights * features
context_vector = tf.reduce_sum(context_vector, axis=1)
return context_vector, attention_weights
```
这是一个自定义的注意力层类,其中`units`表示注意力机制中的隐藏层单元数。在`call`函数中,首先将`hidden`张量的维度扩展为`(batch_size, 1, hidden_size)`,然后计算注意力分数`score`,并使用`softmax`函数计算注意力权重`attention_weights`。最后,将注意力权重乘以输入`features`,并对第二个维度求和得到上下文向量`context_vector`。
可以将这个注意力层插入到模型中,例如:
```python
class MyModel(tf.keras.Model):
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, units):
super(MyModel, self).__init__()
self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
self.attention = Attention(units)
self.gru = tf.keras.layers.GRU(units, return_sequences=True, return_state=True)
self.fc = tf.keras.layers.Dense(vocab_size)
def call(self, x, hidden):
x = self.embedding(x)
context_vector, attention_weights = self.attention(x, hidden)
x, state = self.gru(context_vector)
x = self.fc(x)
return x, state, attention_weights
```
在这个模型中,首先将输入`x`通过嵌入层`embedding`转换为词向量,然后输入到自定义的注意力层`attention`中。注意力层返回上下文向量`context_vector`和注意力权重`attention_weights`,然后将上下文向量输入到GRU层中进行处理,最后通过全连接层`fc`得到输出`x`。