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import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class SelfAttention(nn.Module):
def __init__(self, n_channels):
super(SelfAttention, self).__init__()
self.n_channels = n_channels
self.query_weight =
nn.Parameter(torch.randn(n_channels, n_channels // 8))
self.key_weight = nn.Parameter(torch.randn(n_channels, n_channels // 8))
self.value_weight = nn.Parameter(torch.randn(n_channels, n_channels))
self.gamma = nn.Parameter(torch.ze
ros(1))
def forward(self, x):
size = x.size()
x = x.view(
-
1, size[2], self.n_channels) # Assuming x has shape (batch_size,
sequence_length, n_channels)
f = torch.matmul(x, self.query_weight)
g = torch.matmul(x, self.key
_weight)
h = torch.matmul(x, self.value_weight)
beta = F.softmax(torch.matmul(f.transpose(1, 2), g), dim=1)
o = self.gamma * torch.matmul(beta, h)
o = o.view(size)
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