52、注意力机制与Transformer架构详解

注意力机制与Transformer架构详解

1. 注意力机制基础

注意力机制在深度学习领域发挥着重要作用，其应用场景广泛。在编码器 - 解码器（Encoder - Decoder）模型中，我们可以使用TensorFlow Addons添加Luong注意力机制。以下是具体的操作步骤：

import tensorflow_addons as tfa
import tensorflow.keras as keras
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 假设已经定义了units, encoder_state, encoder_sequence_length, decoder_cell, n_units
attention_mechanism = tfa.seq2seq.attention_wrapper.LuongAttention( 
    units, encoder_state, memory_sequence_length=encoder_sequence_length) 
attention_decoder_cell = tfa.seq2seq.attention_wrapper.AttentionWrapper( 
    decoder_cell, attention_mechanism, attention_layer_size=n_units)

上述代码中，我们首先创建了一个Luong注意力机制实例，然后将解码器单元包装在 AttentionWrapper 中，并提供所需的注意力机制。