请用pytorch设计一个输入维度为2d的自注意力算子

好的，以下是一个使用PyTorch实现的2D自注意力算子：

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

class SelfAttention2d(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels):
        super(SelfAttention2d, self).__init__()

        self.in_channels = in_channels
        self.theta = nn.Conv2d(in_channels, in_channels // 8, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False)
        self.phi = nn.Conv2d(in_channels, in_channels // 8, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False)
        self.g = nn.Conv2d(in_channels, in_channels // 2, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False)
        self.out = nn.Conv2d(in_channels // 2, in_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False)
        self.gamma = nn.Parameter(torch.zeros(1))

    def forward(self, x):
        batch_size, channels, height, width = x.size()

        theta = self.theta(x).view(batch_size, -1, height * width).permute(0, 2, 1)
        phi = self.phi(x).view(batch_size, -1, height * width)
        g = self.g(x).view(batch_size, -1, height * width).permute(0, 2, 1)

        energy = torch.bmm(theta, phi)
        attention = F.softmax(energy, dim=-1)

        out = torch.bmm(g, attention.permute(0, 2, 1))
        out = out.permute(0, 2, 1).contiguous().view(batch_size, -1, height, width)
        out = self.gamma * self.out(out) + x

        return out

这个自注意力算子的输入维度为2D，即 `(batch_size, channels, height, width)`。它将输入张量 `x` 分别传递到三个卷积层中，得到三个特征图 `theta`, `phi` 和 `g`。然后，通过矩阵乘法计算注意力矩阵，使用softmax函数进行归一化，并将其应用于 `g`。最后，我们将输出特征图 `out` 与输入张量 `x` 相加，并使用可学习的参数 `gamma` 进行缩放。

可以将这个自注意力算子与其他模块结合使用，例如在卷积神经网络中嵌入自注意力机制，以提高模型的性能。