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一、背景

1、机器翻译中，每个生成的词可能相关于源句子中不同的词，但是之前用的是最后一个RNN层出来的context。

2、加入注意力

（1）假设输入序列中有𝑇个词元， 解码时间步𝑡′的上下文变量是注意力集中的输出

        时间步𝑡′−1时的解码器隐状态𝑠_𝑡′−1是查询， 编码器隐状态ℎ_𝑡既是键，也是值， 注意力权重𝛼是使用加性注意力打分函数计算的

（2）Bahdanau注意力的架构

a、要预测下一个词的时候，将当前预测出的词作为query，编码器各个状态作为(key,value)，进行attention，来找到对预测下一个词有用的原文

b、编码器对每次词的输出作为key和value（一样的）

c、解码器RNN对上一词的输出是query

d、注意力的输出和下一词的词嵌入合并进入

二、定义注意力解码器

1、对于Seqseq，只需要重新定义解码器

#@save
class AttentionDecoder(d2l.Decoder):"""带有注意力机制解码器的基本接口"""def __init__(self, **kwargs):super(AttentionDecoder, self).__init__(**kwargs)@propertydef attention_weights(self):raise NotImplementedError

2、初始化解码器的状态，需要下面的输入：

（1）编码器在所有时间步的最终层隐状态，将作为注意力的键和值；

（2）上一时间步的编码器全层隐状态，将作为初始化解码器的隐状态；

（3）编码器有效长度（排除在注意力池中填充词元）。

class Seq2SeqAttentionDecoder(AttentionDecoder):def __init__(self, vocab_size, embed_size, num_hiddens, num_layers,dropout=0, **kwargs):super(Seq2SeqAttentionDecoder, self).__init__(**kwargs)self.attention = d2l.AdditiveAttention(num_hiddens, num_hiddens, num_hiddens, dropout)self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size)self.rnn = nn.GRU(embed_size + num_hiddens, num_hiddens, num_layers,dropout=dropout)self.dense = nn.Linear(num_hiddens, vocab_size)def init_state(self, enc_outputs, enc_valid_lens, *args):# outputs的形状为(batch_size，num_steps，num_hiddens).# hidden_state的形状为(num_layers，batch_size，num_hiddens)outputs, hidden_state = enc_outputsreturn (outputs.permute(1, 0, 2), hidden_state, enc_valid_lens)def forward(self, X, state):# enc_outputs的形状为(batch_size,num_steps,num_hiddens).# hidden_state的形状为(num_layers,batch_size,# num_hiddens)enc_outputs, hidden_state, enc_valid_lens = state# 输出X的形状为(num_steps,batch_size,embed_size)X = self.embedding(X).permute(1, 0, 2)outputs, self._attention_weights = [], []for x in X:# query的形状为(batch_size,1,num_hiddens)，加一维是为了调用可加性注意力函数的接口query = torch.unsqueeze(hidden_state[-1], dim=1)# context的形状为(batch_size,1,num_hiddens)context = self.attention(query, enc_outputs, enc_outputs, enc_valid_lens)# 在特征维度上连结x = torch.cat((context, torch.unsqueeze(x, dim=1)), dim=-1)# 将x变形为(1,batch_size,embed_size+num_hiddens)out, hidden_state = self.rnn(x.permute(1, 0, 2), hidden_state)outputs.append(out)self._attention_weights.append(self.attention.attention_weights)# 全连接层变换后，outputs的形状为# (num_steps,batch_size,vocab_size)outputs = self.dense(torch.cat(outputs, dim=0))return outputs.permute(1, 0, 2), [enc_outputs, hidden_state,enc_valid_lens]@propertydef attention_weights(self):return self._attention_weights

二、总结

1、在预测词元时，如果不是所有输入词元都是相关的，那么具有Bahdanau注意力的循环神经网络编码器-解码器会有选择地统计输入序列的不同部分。这是通过将上下文变量视为加性注意力池化的输出来实现的。

2、在循环神经网络编码器-解码器中，Bahdanau注意力将上一时间步的解码器隐状态视为查询，在所有时间步的编码器隐状态同时视为键和值。