这个代码有注意力的效果吗

`class Net(nn.Module):
def init(self, input_dim, hidden_dim):
super(Net, self).init()

    self.attfc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
    self.attfc2 = nn.Linear(hidden_dim, 1)
    self.tanh = nn.Tanh()
    self.softmax = nn.Softmax(dim=1)

def forward(self, input):
    linear_transform = nn.Linear(34, 8, bias=False)
    u = self.attfc1(input)
    u = self.tanh(u)
    linear_transform = nn.Linear(8, 1, bias=False)
    alpha = self.attfc2(u)
    alpha = self.softmax(alpha)
    print(alpha.shape)
    output = torch.sum(alpha * input, dim=1)
    return output

这是个注意力网络吗

参考GPT和自己的思路：

是的，这是一个注意力网络。可以看到，在初始化函数中，该类定义了注意力机制所需的参数层，包括输入层和隐藏层，并定义了激活函数和Softmax函数。在前向传递函数中，该类使用这些层计算注意力权重，并使用权重将输入向量加权求和，从而实现注意力机制。

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 这篇文章：注意力机制代码研读 也许有你想要的答案，你可以看看

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