Informer时序预测的注意力输出

Question

关于informer输出的注意力矩阵是（B，H，L，L）可以理解为每个时间步长之间的注意力吗？如果想转换成输入特征之间的注意力要怎么理解呢？

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在Informer模型中，注意力机制被用于捕捉序列中的长期依赖关系。注意力输出是一个四维张量，其维度含义如下：

• B: 批次大小(Batch Size)
• H: 注意力头的数量(Attention Heads)
• L: 输入序列长度(Input Sequence Length)

具体来说，对于一个给定的时间步 t，这个注意力矩阵表示了输入序列中的每一个位置 i 对于其他所有位置 j 的注意力权重。因此，(B, H, L, L) 张量的第 (b, h, i, j) 个元素代表的是在批次 b、头部 h 中，从时间步 i 到时间步 j 的注意力权重。

如果你想要将这个注意力矩阵转换为输入特征之间的注意力，你需要进行一些变换。首先，通常我们会对所有注意力头的结果进行平均或者加权求和，得到单头或多头的注意力权重。然后，你可以选择关注整个批次中的平均注意力分布，或者聚焦到特定样本上。下面是一个简化的Python示例，展示了如何计算单头注意力权重的平均值，并将其可视化：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设我们有以下注意力张量
attention_matrix = np.random.rand(16, 8, 32, 32)  # (B, H, L, L)

# 平均所有注意力头
average_attention = attention_matrix.mean(axis=1)  # 现在形状为 (B, L, L)

# 选择一个特定的样本 (batch index)
sample_index = 0

# 取出特定样本的关注度矩阵
sample_attention = average_attention[sample_index]  # 形状为 (L, L)

# 绘制注意力矩阵
plt.imshow(sample_attention, cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.colorbar(label='Attention Weight')
plt.title('Attention Matrix for Sample %d' % sample_index)
plt.xlabel('Position in Input Sequence')
plt.ylabel('Position in Input Sequence')
plt.show()

这段代码会随机生成一个注意力张量，然后计算单头注意力的平均值，并选取其中一个样本的注意力分布进行可视化。注意，实际应用中，注意力矩阵可能会非常大，因此在绘制时可能需要处理内存和性能的问题。

如果你需要更具体的帮助，例如如何在PyTorch中操作这些张量，或者其他与Informer模型相关的问题，随时告诉我。我会根据你的需求提供更多的细节和代码示例。