实现一个基于自注意力的MLP模型，其中输入为embedding

好的，以下是一个基于自注意力的MLP模型的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class SelfAttentionMLP(nn.Module):
    def __init__(self, embedding_dim, hidden_dim, num_layers, dropout):
        super(SelfAttentionMLP, self).__init__()
        self.embedding_dim = embedding_dim
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.num_layers = num_layers
        self.dropout = dropout
        
        # 定义一个embedding层
        self.embedding = nn.Embedding(embedding_dim, hidden_dim)
        
        # 定义多层感知机结构
        self.mlp_layers = nn.ModuleList([
            nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim) for _ in range(num_layers)
        ])
        
        # 定义自注意力层
        self.self_attention = nn.MultiheadAttention(hidden_dim, num_heads=1)
        
        # 定义dropout层
        self.dropout_layer = nn.Dropout(dropout)
        
    def forward(self, x):
        # 输入x为batch_size * sequence_length的tensor
        # 先通过embedding层将每个词转换为hidden_dim维的向量
        x = self.embedding(x)
        
        # 将x沿着sequence_length维度转置，变成sequence_length * batch_size * hidden_dim的形状
        x = x.transpose(0, 1)
        
        # 定义mask，用来掩盖padding部分的信息
        mask = (x.sum(dim=-1) != 0).unsqueeze(-2)
        
        # 通过自注意力层获取每个词的表示
        x, _ = self.self_attention(x, x, x, key_padding_mask=mask)
        
        # 对每个词的表示进行多层感知机处理
        for layer in self.mlp_layers:
            x = layer(x)
            x = F.relu(x)
            x = self.dropout_layer(x)
        
        # 取出每个词的最终表示，即将sequence_length维度重新变回第一个维度
        x = x.transpose(0, 1)
        
        return x

这个模型的输入是一个batch_size * sequence_length的tensor，其中每个元素都是一个表示词的embedding向量。模型先通过一个embedding层将每个词转换为hidden_dim维的向量，然后将x沿着sequence_length维度转置，变成sequence_length * batch_size * hidden_dim的形状。接着，定义一个mask，用来掩盖padding部分的信息，然后通过自注意力层获取每个词的表示。最后，对每个词的表示进行多层感知机处理，取出每个词的最终表示。