入门注意力机制（Attention Mechanism）——1_class attention(nn.module): def __init__(self, inp

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一、注意力机制（Attention Mechanism）是什么？

注意力机制（Attention Mechanism）是一种模拟人类对多个信息源进行选择性关注和处理的机制。其原理是在给定输入的情况下，关注输入中最相关的部分，并将这些部分加权从而获得输出。这个机制可以应用于很多领域，例如自然语言处理、图像处理等领域。

二、注意力机制（Attention Mechanism）的python程序代码

注意力机制的Python代码实现中，常用的库包括PyTorch、TensorFlow等深度学习框架。以下是一个使用PyTorch实现的简单示例，代码如下（示例）：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义注意力层
class Attention(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(Attention, self).__init__()

        self.linear = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.tanh = nn.Tanh()
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)

    def forward(self, input, mask=None):
        # 全连接层变换
        out = self.linear(input)
        # Tanh激活函数计算权重
        out = self.tanh(out)
        # 利用全连接层计算权重
        scores = self.softmax(out)

        if mask is not None:
            # 屏蔽不需要考虑的位置
            scores = scores * mask.unsqueeze(dim=1)

        # 去除mask并按照权重加权求和
        context = torch.sum(scores * input, dim=1)

        return context, scores

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总结

先对注意力机制有一个印象，后续深入讨论。