RIPGeo代码理解（二）sublayers.py（layer.py的支持文件）

本文主要是介绍RIPGeo代码理解（二）sublayers.py（layer.py的支持文件），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

代码链接：RIPGeo代码实现

├── lib # 包含模型（model）实现文件
    │        |── layers.py # 注意力机制的代码。
    │        |── model.py # TrustGeo的核心源代码。
    │        |── sublayers.py # layer.py的支持文件。
    │        |── utils.py # 辅助函数。

一、导入模块

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

这段代码是一个简单的神经网络的定义，用于深度学习任务。

1、import torch：导入 PyTorch 库，提供张量（tensor）等深度学习操作的支持。

2、import torch.nn as nn：导入 PyTorch 中的神经网络模块，包括定义神经网络层的基本类。

3、import torch.nn.functional as F：导入 PyTorch 中的函数模块，包括一些激活函数、损失函数等。

二、ScaledDotProductAttention类定义（NN模型）

class ScaledDotProductAttention(nn.Module):''' Scaled Dot-Product Attention '''def __init__(self, temperature, attn_dropout=0.1):super().__init__()self.temperature = temperatureself.dropout = nn.Dropout(attn_dropout)def forward(self, q, k, v, mask=None):attn = torch.matmul(q / self.temperature, k.transpose(2, 3))if mask is not None:attn = attn.masked_fill(mask == 0, -1e9)attn = self.dropout(F.softmax(attn, dim=-1))# attn[attn <= torch.quantile(attn, 0.8)] = 0# attn = torch.where(attn <= torch.mean(attn)*0.6, torch.full_like(attn, 0), attn)output = torch.matmul(attn, v)return output, attn

这段代码定义了一个 Scaled Dot-Product Attention 模块，这是 Transformer 模型中注意力机制的一部分。这个模块实现了 Scaled Dot-Product Attention 的计算，是 Transformer 模型中实现自注意力机制的关键组成部分。

分为几个部分展开描述：

（一）__init__()

def __init__(self, temperature, attn_dropout=0.1):super().__init__()self.temperature = temperatureself.dropout = nn.Dropout(attn_dropout)

这是一个简单的自注意力（Self-Attention）模块的定义，其中包含了一个温度参数（temperature）和一个注意力丢弃率参数（attn_dropout）。主要用于实现一个简单的自注意力机制，其中包括对输入进行缩放（通过温度参数）以及应用注意力丢弃率。在实际应用中，这样的自注意力机制通常用于图神经网络等任务中，以捕捉输入序列中的重要信息。

1、def __init__(self, temperature, attn_dropout=0.1)：这是类的构造函数，用于初始化SimpleAttention类的实例。参数包括temperature和attn_dropout，分别表示温度参数和注意力丢弃率参数。

2、super().__init__()：调用父类的构造函数，确保正确地初始化继承自父类的属性。

3、self.temperature = temperature：将输入的temperature参数存储为类的属性，后续在注意力计算中使用。

4、self.dropout = nn.Dropout(attn_dropout)：创建了一个 PyTorch 的 nn.Dropout 层，用于在注意力计算中应用丢弃率。attn_dropout 是一个可选参数，默认值为 0.1。

（二）forward()

def forward(self, q, k, v, mask=None):attn = torch.matmul(q / self.temperature, k.transpose(2, 3))if mask is not None:attn = attn.masked_fill(mask == 0, -1e9)attn = self.dropout(F.softmax(attn, dim=-1))# attn[attn <= torch.quantile(attn, 0.8)] = 0# attn = torch.where(attn <= torch.mean(attn)*0.6, torch.full_like(attn, 0), attn)output = torch.matmul(attn, v)return output, attn

这是一个用于执行自注意力机制（Self-Attention）的前向传播函数。函数的整体功能是计算自注意力机制的输出，其中查询（q）、键（k）、值（v）是输入的特征表示。掩码（mask）是一个可选参数，用于屏蔽输入序列中的某些位置。通过计算注意力分数、应用 Softmax 函数和使用 dropout 进行正则化，该函数产生了自注意力的输出和相应的注意力权重。
该部分实现参考如何理解attention中的Q、K、V？_gpt q,k,v大小-CSDN博客

1、def forward(self, q, k, v, mask=None)：定义了前向传播函数，该函数接受查询（q）、键（k）、值（v）以及可选的掩码（mask）作为输入。

2、attn = torch.matmul(q / self.temperature, k.transpose(2, 3))：计算注意力分数。将查询和键进行点积操作，然后除以温度（temperature）以缩放注意力。这里采用了矩阵相乘的形式。

3、if mask is not None：检查是否提供了掩码。​​​​

这篇关于RIPGeo代码理解（二）sublayers.py（layer.py的支持文件）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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