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1. 定义注意力层#xff1a;
定义一个Attention_Layer类#xff0c;接受两个参数#xff1a;hidden_dim#xff08;隐藏层维度#xff09;和is_bi_rnn#xff08;是否是双向RNN#xff09;。
2. 定义前向传播#xff1a;
定义了注意力层的…主要组成部分
1. 定义注意力层
定义一个Attention_Layer类接受两个参数hidden_dim隐藏层维度和is_bi_rnn是否是双向RNN。
2. 定义前向传播
定义了注意力层的前向传播过程包括计算注意力权重和输出。
3. 数据准备
生成一个随机的数据集包含3个句子每个句子10个词每个词128个特征。
4. 实例化注意力层
实例化一个注意力层接受两个参数hidden_dim隐藏层维度和is_bi_rnn是否是双向RNN。
5. 前向传播
将数据传递给注意力层的前向传播方法。
6. 分析结果
获取第一个句子的注意力权重。
7. 可视化注意力权重
使用matplotlib库可视化了注意力权重。
**主要函数和类**
Attention_Layer类定义了注意力层的结构和前向传播过程。
forward方法定义了注意力层的前向传播过程。
torch.from_numpy函数将numpy数组转换为PyTorch张量。
matplotlib库用于可视化注意力权重。import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 定义注意力层
class Attention_Layer(nn.Module):def __init__(self, hidden_dim, is_bi_rnn):super(Attention_Layer,self).__init__()self.hidden_dim hidden_dimself.is_bi_rnn is_bi_rnnif is_bi_rnn:self.Q_linear nn.Linear(hidden_dim * 2, hidden_dim * 2, bias False)self.K_linear nn.Linear(hidden_dim * 2, hidden_dim * 2, bias False)self.V_linear nn.Linear(hidden_dim * 2, hidden_dim * 2, bias False)else:self.Q_linear nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim, bias False)self.K_linear nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim, bias False)self.V_linear nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim, bias False)def forward(self, inputs, lens):# 获取输入的大小size inputs.size()Q self.Q_linear(inputs) K self.K_linear(inputs).permute(0, 2, 1)V self.V_linear(inputs)max_len max(lens)sentence_lengths torch.Tensor(lens)mask torch.arange(sentence_lengths.max().item())[None, :] sentence_lengths[:, None]mask mask.unsqueeze(dim 1)mask mask.expand(size[0], max_len, max_len)padding_num torch.ones_like(mask)padding_num -2**31 * padding_num.float()alpha torch.matmul(Q, K)alpha torch.where(mask, alpha, padding_num)alpha F.softmax(alpha, dim 2)out torch.matmul(alpha, V)return out# 准备数据
data np.random.rand(3, 10, 128) # 3个句子每个句子10个词每个词128个特征
lens [7, 10, 4] # 每个句子的长度# 实例化注意力层
hidden_dim 64
is_bi_rnn True
att_L Attention_Layer(hidden_dim, is_bi_rnn)# 前向传播
att_out att_L(torch.from_numpy(data).float(), lens)# 分析结果
attention_weights att_out[0, :, :].detach().numpy() # 获取第一个句子的注意力权重# 可视化注意力权重
plt.imshow(attention_weights, cmaphot, interpolationnearest)
plt.colorbar()
plt.show()
