软注意力机制复杂超长版代码

软注意力机制的代码可以比较复杂，以下是一个超长版的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class SoftAttention(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size, max_len):
        super(SoftAttention, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.max_len = max_len
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)
        self.attn = nn.Linear(self.hidden_size * 2, self.max_len)

    def forward(self, encoder_outputs, hidden):
        """
        :param encoder_outputs: shape=[batch_size, seq_len, hidden_size]
        :param hidden: shape=[batch_size, hidden_size]
        :return: shape=[batch_size, hidden_size]
        """
        seq_len = encoder_outputs.size(1)

        # Repeat hidden state seq_len times
        hidden = hidden.unsqueeze(1).repeat(1, seq_len, 1)

        # Concatenate hidden state with encoder outputs
        energy = torch.cat((hidden, encoder_outputs), dim=2)

        # Apply linear layer and softmax
        attention_scores = self.attn(energy)
        attention_scores = attention_scores.transpose(1, 2).contiguous()
        attention_scores = attention_scores.view(-1, seq_len)
        attention_weights = self.softmax(attention_scores)

        # Compute weighted sum of encoder outputs
        context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(1), encoder_outputs)
        context_vector = context_vector.squeeze(1)

        return context_vector

该代码实现了一个带有软注意力机制的 PyTorch 模型。在这个模型中，我们先将隐藏状态和编码器输出连接在一起，然后将结果通过一个线性层，得到注意力分数。接着，我们使用 softmax 函数将注意力分数转换为注意力权重。最后，我们将注意力权重与编码器输出进行加权求和，得到上下文向量。