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├── lib # 包含模型（model）实现文件 │ |── layers.py # 注意力机制的代码。 │ |── model.py # TrustGeo的核心源代码。 │ |── sublayers.py # layer.py的支持文件。 │ |── utils.py #…
代码链接：RIPGeo代码实现
├── lib # 包含模型（model）实现文件 │ |── layers.py #注意力机制的代码。 │ |── model.py # TrustGeo的核心源代码。 │ |── sublayers.py # layer.py的支持文件。 │ |── utils.py # 辅助函数。
一、导入模块
import torch.nn as nn
import torch
from .sublayers import MultiHeadAttention, PositionwiseFeedForward
import numpy as np
import torch.functional as F
这段代码是一个自定义的神经网络模块，其中使用了 PyTorch 库。
1、import torch.nn as nn：导入 PyTorch 中的神经网络模块，这是定义神经网络层和模型的基本库。
2、import torch：导入 PyTorch 库，用于张量（tensor）操作和其他深度学习功能。
3、from .sublayers import MultiHeadAttention, PositionwiseFeedForward：从当前目录下的 sublayers 模块导入 MultiHeadAttention 和 PositionwiseFeedForward。这表明在当前文件所在目录下存在一个名为 sublayers.py 的文件，其中定义了这两个子层（sublayers）。
4、import numpy as np：导入 NumPy 库，通常用于数值计算和数组操作。在这里可能是为了使用一些与数组相关的功能。
5、import torch.functional as F：导入 PyTorch 的 functional 模块，并将其命名为 F。这个模块包含了一些与神经网络操作相关的函数，如激活函数等。
二、SimpleAttention1类定义（NN模型）
class SimpleAttention1(nn.Module):''' Just follow GraphGeo '''def __init__(self, temperature, attn_dropout=0.1, d_q_in=32, d_q_out=32, d_k_in=32, d_k_out=32, d_v_in=32,d_v_out=32, dropout=0.1, drop_last_layer=False):super().__init__()self.temperature = temperatureself.dropout = nn.Dropout(attn_dropout)self.q_w = nn.Linear(d_q_in, d_q_out)self.k_w = nn.Linear(d_k_in, d_k_out)self.v_w = nn.Linear(d_v_in, d_v_out)self.drop_last_layer = drop_last_layerdef forward(self, q, k, v):q = self.q_w(q)k = self.k_w(k)v = self.v_w(v)att_score = (q / self.temperature) @ k.transpose(0, 1)att_weight = torch.softmax(att_score, dim=-1)output = att_weight @ vreturn output, att_weight
这是一个简单的注意力机制模块，用于计算注意力分数并将其应用于值（value）向量。
分为几个部分展开描述：
（一）__init__()
def __init__(self, temperature, attn_dropout=0.1, d_q_in=32, d_q_out=32, d_k_in=32, d_k_out=32, d_v_in=32,d_v_out=32, dropout=0.1, drop_last_layer=False):super().__init__()self.temperature = temperatureself.dropout = nn.Dropout(attn_dropout)self.q_w = nn.Linear(d_q_in, d_q_out)self.k_w = nn.Linear(d_k_in, d_k_out)self.v_w = nn.Linear(d_v_in, d_v_out)self.drop_last_layer = drop_last_layer
初始化函数，用于定义模块的结构。
1、def __init__(self, temperature, attn_dropout=0.1, d_q_in=32, d_q_out=32, d_k_in=32, d_k_out=32, d_v_in=32,d_v_out=32, dropout=0.1, drop_last_layer=False)：这是初始化方法的签名，它接受一系列参数，用于配置自注意力模块。这些参数包括温度（temperature）、注意力层的 dropout（attn_dropout）、输入和输出维度的设置（d_q_in、d_q_out、d_k_in、d_k_out、d_v_in、d_v_out），以及是否在最后一层使用 dropout（dropout）等。
2、super().__init__()：调用父类（nn.Module）的初始化方法，确保正确地初始化该模块。
3、self.temperature = temperature：将传入的温度参数保存为类成员变量，用于调整注意力分布的尖锐度。
4、self.dropout = nn.Dropout(attn_dropout)：创建一个 dropout 层，用于在自注意力中进行随机失活。
5、self.q_w = nn.Linear(d_q_in, d_q_out)：创建一个线性层，用于将输入的查询（query）向量进行线性变换，从 d_q_in 维映射到 d_q_out 维。
6、self.k_w = nn.Linear(d_k_in, d_k_out)：创建一个线性层，用于将输入的键（key）向量进行线性变换，从 d_k_in 维映射到 d_k_out 维。
7、self.k_v= nn.Linear(d_v_in, d_v_out)：创建一个线性层，用于将输入的值（value）向量进行线性变换，从 d_v_in 维映射到 d_v_out 维。
（二）forward()
def forward(self, q, k, v):q = self.q_w(q)k = self.k_w(k)v = self.v_w(v)att_score = (q / self.temperature) @ k.transpose(0, 1)att_weight = torch.softmax(att_score, dim=-1)output = att_weight @ vreturn output, att_weight
这段代码实现了一个简单的自注意力机制，其中q（查询）、k（键）和v（值）分别通过线性变换（矩阵乘法）得到新的表示。这是自注意力机制的基本组成部分，其整体功能是通过计算注意力分数（att_score），生成加权和的输出（output）。整体上，这个前向函数实现了自注意力机制的计算，用于将输入序列中的每个元素与其他元素进行交互，并生成加权和的输出。这是 Transformer 网络中的关键组件。
1、q = self.q_w(q)：通过线性变换（全连接层）对查询 q 进行变换。self.q_w 是查询的权重矩阵。
2、k = self.k_w(k)：通过线性变换对键 k 进行变换。self.k_w 是键的权重矩阵。
3、v = self.v_w(v)：通过线性变换对值 v 进行变换。self.v_w 是值的权重矩阵。
4、att_score = (q / self.temperature) @ k.transpose(0, 1)：计算注意力分数。首先，将查询 q 除以 self.temperature（温度参数，用于
