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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, cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.colorbar()
plt.show()