Keras Self-Attention 项目教程

Keras Self-Attention 项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

keras-self-attention/
├── LICENSE
├── MANIFEST.in
├── README.md
├── README_zh-CN.md
├── keras_self_attention/
│   ├── __init__.py
│   ├── base_layer.py
│   ├── seq_self_attention.py
│   └── wrappers.py
├── setup.py
└── tests/
    ├── __init__.py
    └── test_seq_self_attention.py

• LICENSE: 项目许可证文件。
• MANIFEST.in: 用于包含非Python文件到包中。
• README.md 和 README_zh-CN.md: 项目说明文档，分别提供英文和中文版本。
• keras_self_attention/: 核心代码目录，包含自注意力机制的实现。
  • __init__.py: 模块初始化文件。
  • base_layer.py: 基础层实现。
  • seq_self_attention.py: 序列自注意力层实现。
  • wrappers.py: 包装器实现。
• setup.py: 用于安装项目的脚本。
• tests/: 测试代码目录，包含单元测试。

2. 项目的启动文件介绍

项目没有明确的“启动文件”，因为这是一个库项目，而不是一个独立的应用程序。用户通常会在自己的项目中导入并使用 keras_self_attention 模块中的类和函数。例如：

from keras_self_attention import SeqSelfAttention

3. 项目的配置文件介绍

项目没有专门的配置文件。用户在使用时，通常会直接在代码中实例化 SeqSelfAttention 层并设置其参数。例如：

from keras_self_attention import SeqSelfAttention
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(SeqSelfAttention(attention_activation='sigmoid'))
model.add(Dense(units=5))
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['categorical_accuracy'])

在这个例子中，SeqSelfAttention 层的参数（如 attention_activation）是直接在代码中配置的。