请举出一个在Python中的注意力机制的代码

以下是一个使用 PyTorch 实现的注意力机制的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class Attention(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size):
        super(Attention, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.attn = nn.Linear(self.hidden_size * 2, hidden_size)
        self.v = nn.Linear(hidden_size, 1, bias=False)

    def forward(self, hidden, encoder_outputs):
        max_len = encoder_outputs.size(0)
        this_batch_size = encoder_outputs.size(1)
        # 将当前时刻的decoder隐藏状态在第2个维度上重复max_len次，以与encoder_outputs相加
        h = hidden.repeat(max_len, 1, 1).transpose(0, 1)
        encoder_outputs = encoder_outputs.transpose(0, 1)  # 转置方便计算

        attn_energies = self.score(h, encoder_outputs) # 计算注意力权重
        return torch.softmax(attn_energies, dim=1).unsqueeze(1)

    def score(self, hidden, encoder_outputs):
        energy = torch.tanh(self.attn(torch.cat([hidden, encoder_outputs], 2)))
        energy = self.v(energy).squeeze(2)  # 计算得分，去掉最后一维
        return energy

这个代码实现了一个简单的注意力机制，用于计算Decoder在当前时刻的输出所需要关注的Encoder输出的部分。具体来说，它首先将当前时刻的Decoder隐藏状态在第2个维度上重复max_len次，然后计算这个隐藏状态与Encoder输出之间的得分，最后使用softmax函数将得分转换为注意力权重。