PyTorch 自注意力机制判断两个特征向量相似度代码示例

"可以的，以下是一个简单的示例代码：\n\npython\nimport torch\n\ndef self_attention(x1, x2):\n # x1和x2都是形状为(N, d)的特征向量，其中N是样本数，d是特征维度\n # 计算相似度矩阵\n sim_matrix = torch.matmul(x1, x2.transpose(0, 1)) # 形状为(N, N)\n # 对每个样本进行自注意力计算\n atten_weights_1 = torch.softmax(sim_matrix, dim=1) # 形状为(N, N)\n atten_weights_2 = torch.softmax(sim_matrix, dim=0) # 形状为(N, N)\n # 计算加权平均后的向量\n attended_x1 = torch.matmul(atten_weights_1, x1) # 形状为(N, d)\n attended_x2 = torch.matmul(atten_weights_2.transpose(0, 1), x2) # 形状为(N, d)\n # 拼接两个向量\n concatenated_x = torch.cat((attended_x1, attended_x2), dim=1) # 形状为(N, 2d)\n return concatenated_x\n\n\n这个代码中，我们使用torch.matmul函数来计算两个特征向量的相似度矩阵，然后使用torch.softmax函数计算自注意力权重，最后将两个加权平均后的向量拼接起来得到最终的特征表示。这个代码中没有使用任何预训练模型或者特征提取器，只是一个简单的自注意力计算示例，可以根据具体应用场景进行修改和优化。\