class Self_Attn(nn.Module): """ Self attention Layer""" def __init__(self, in_dim, activation=None): super(Self_Attn, self).__init__() # self.chanel_in = in_dim # self.activation = activation self.query_conv = nn.Conv2d(in_channels=in_dim, out_channels=in_dim // 8, kernel_size=1) self.key_conv = nn.Conv2d(in_channels=in_dim, out_channels=in_dim // 8, kernel_size=1) self.value_conv = nn.Conv2d(in_channels=in_dim, out_channels=in_dim, kernel_size=1) self.gamma = nn.Parameter(torch.zeros(1)) self.softmax = nn.Softmax(dim=-1) # def forward(self, x): """ inputs : x : input feature maps( B X C X W X H) returns : out : self attention value + input feature attention: B X N X N (N is Width*Height) """ # batch,通道数，宽，高 m_batchsize, C, width, height = x.size() # [1, 16, 32, 32] # 步骤1, 通过conv 得出q,k q = self.query_conv(x).view(m_batchsize, -1, width * height).permute(0, 2, 1) # B X CX(N) torch.Size([1, 1024, 2]) k = self.key_conv(x).view(m_batchsize, -1, width * height) # B X C x (*W*H) torch.Size([1, 2, 1024]) # 步骤1, 计算得出v v = self.value_conv(x).view(m_batchsize, -1, width * height) # B X C X N torch.Size([1, 16, 1024]) # 步骤2, 矩阵的乘法 ,q,k进行相乘,得出特征图 # [batch_size,1024,2]*[batch_size,2,1024] energy = torch.bmm(q, k) # transpose check [1, 1024, 1024] # 特征图attention map，通过softmax attention = self.softmax(energy) # BX (N) X (N) torch.Size([1, 1024, 1024]) # 步骤3,v * 特征图= 注意力 # [1,16,1024] * [1,1024,1024]= torch.Size([1, 16, 1024]) out = torch.bmm(v, attention.permute(0, 2, 1)) # torch.Size([1, 16, 1024]) # 重新resize out = out.view(m_batchsize, C, width, height) # torch.Size([1, 16, 32, 32]) # 加上残差 out = self.gamma * out + x return out

这段代码实现了一个Self Attention Layer，其中包含三个卷积层，分别是query_conv、key_conv和value_conv，用于计算注意力的query、key和value。在前向传播中，首先通过query_conv和key_conv计算出query和key，然后计算出注意力矩阵，最后通过value_conv将注意力矩阵与输入特征图相乘得到注意力值，并加上残差。它可以用于图像、文本等任务中，用于提取输入中的重要信息。

相关问题

请在这个DeepCFD的网络添加attention机制，并给出示例代码：import paddle import paddle.nn as nn class Attention(nn.Layer): def __init__(self, input_size, hidden_size): super(Attention, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.attn = nn.Linear(self.input_size + self.hidden_size, 1) self.softmax = nn.Softmax(axis=1) def forward(self, input, hidden): max_len = input.shape[0] attn_energies = paddle.zeros([max_len, 1]) for i in range(max_len): attn_energies[i] = self.score(input[i], hidden) attn_weights = self.softmax(attn_energies) context = paddle.sum(attn_weights * input, axis=0) return context.unsqueeze(0) def score(self, input, hidden): energy = self.attn(paddle.concat([input, hidden], axis=1)) return energy class DeepCFD(nn.Layer): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(DeepCFD, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers=2, batch_first=True) self.attention = Attention(input_size, hidden_size) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, input): output, (hidden, cell) = self.lstm(input) context = self.attention(output, hidden[-1]) output = self.fc(context) return output

好的，下面是添加了Attention机制的DeepCFD网络的示例代码：

import paddle
import paddle.nn as nn

class Attention(nn.Layer):
def __init__(self, input_size, hidden_size):
super(Attention, self).__init__()
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.attn = nn.Linear(self.input_size + self.hidden_size, 1)
self.softmax = nn.Softmax(axis=1)

def forward(self, input, hidden):
max_len = input.shape[1]
attn_energies = paddle.zeros([input.shape[0], max_len, 1])
for i in range(max_len):
attn_energies[:, i] = self.score(input[:, i, :], hidden)
attn_weights = self.softmax(attn_energies)
context = paddle.sum(attn_weights * input, axis=1)
return context

def score(self, input, hidden):
energy = self.attn(paddle.concat([input, hidden], axis=1))
return energy

class DeepCFD(nn.Layer):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(DeepCFD, self).__init__()
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.output_size = output_size
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers=2, batch_first=True)
self.attention = Attention(input_size, hidden_size)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

def forward(self, input):
output, (hidden, cell) = self.lstm(input)
context = self.attention(output, hidden[-1])
output = self.fc(context)
return output

在这个示例代码中，我们将Attention机制应用到了LSTM的输出上。在Attention中，我们计算了每个时间步的注意力能量，然后使用softmax函数计算注意力权重。然后，我们将这些权重与LSTM输出相乘并求和，得到上下文向量作为Attention机制的输出。

在DeepCFD中，我们使用了两层LSTM，然后将LSTM输出和最后一个时刻的隐藏状态作为Attention机制的输入。最后，我们将Attention机制的输出传递到一个全连接层中，得到最终的输出。

class Attention(nn.Module): def __init__(self, hidden_size): super(Attention, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.attn = nn.Linear(self.hidden_size * 2, hidden_size) self.v = nn.Linear(hidden_size, 1, bias=False) def forward(self, hidden, encoder_outputs): max_len = encoder_outputs.size(1) repeated_hidden = hidden.unsqueeze(1).repeat(1, max_len, 1) energy = torch.tanh(self.attn(torch.cat((repeated_hidden, encoder_outputs), dim=2))) attention_scores = self.v(energy).squeeze(2) attention_weights = nn.functional.softmax(attention_scores, dim=1) context_vector = (encoder_outputs * attention_weights.unsqueeze(2)).sum(dim=1) return context_vector, attention_weights

这是一个实现注意力机制的PyTorch模型类。以下是该类的详细解释：

- `Attention` 类继承自 `nn.Module`，这是创建PyTorch模型的基类。
- `__init__` 方法初始化注意力模型，并接收一个 `hidden_size` 参数，表示隐藏层的大小。
- 在 `__init__` 方法中，首先调用父类的构造函数，然后初始化 `self.hidden_size`。
- `self.attn` 是一个线性层，将输入的维度从 `hidden_size * 2` 转换为 `hidden_size`。
- `self.v` 是另一个线性层，将输入的维度从 `hidden_size` 转换为 1，没有偏置项（bias=False）。
- `forward` 方法定义了前向传播的逻辑，接收两个输入：`hidden` 和 `encoder_outputs`。
- 在前向传播中，首先计算 `encoder_outputs` 的最大长度 `max_len`。
- 然后将 `hidden` 进行扩展，使其维度与 `encoder_outputs` 相同，并重复 `max_len` 次，得到 `repeated_hidden`。
- 通过将 `repeated_hidden` 和 `encoder_outputs` 连接起来，并经过线性层和激活函数（tanh），计算出注意力能量（energy）。
- 注意力能量经过线性层 `self.v` 和softmax函数，得到注意力权重（attention_weights）。
- 最后，通过将 `encoder_outputs` 和注意力权重相乘，并在维度1上求和，得到上下文向量（context_vector）。
- 返回上下文向量和注意力权重。

这个模型用于计算一个上下文向量，该向量是根据输入的隐藏状态（hidden）和编码器输出（encoder_outputs）计算出的。注意力机制用于给编码器输出的每个位置分配一个权重，然后将加权和作为上下文向量返回。