编写pytorch代码，要求调用定义好的LSTMAttention模型，调用定义好的FA-CPSO优化算法，初始化粒子群，初始化最优解和粒子适应度、设置混沌常数和萤火虫扰动常数、初始化萤火虫位置和亮度、计算初始全局最优参数、计算萤火虫的初始亮度、开始迭代、更新亮度、更新每个粒子的适应度位置和速度、计算每个粒子的适应度、更新全局最优参数，优化LSTMAttention模型的超参数

好的，以下是基于你的要求的代码：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
from facpso import FACPsoOptimizer

# 定义LSTMAttention模型
class LSTMAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(LSTMAttention, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size)
        self.attention = nn.Linear(hidden_size, 1)
        self.output = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        
    def forward(self, input):
        output, (hidden, cell) = self.lstm(input)
        attention_weights = torch.softmax(self.attention(output), dim=1)
        context_vector = torch.sum(output * attention_weights, dim=1)
        output = self.output(context_vector)
        return output

# 初始化LSTMAttention模型
input_size = 10
hidden_size = 20
output_size = 5
model = LSTMAttention(input_size, hidden_size, output_size)

# 初始化FA-CPSO优化器
optimizer = FACPsoOptimizer(model.parameters())

# 初始化粒子群
num_particles = 10
optimizer.init_particles(num_particles)

# 初始化最优解和粒子适应度
optimizer.init_best_fitness()
optimizer.init_particle_fitness()

# 设置混沌常数和萤火虫扰动常数
chaos_constant = 0.1
firefly_perturbation_constant = 0.2

# 初始化萤火虫位置和亮度
optimizer.init_fireflies()
optimizer.init_firefly_fitness()

# 计算初始全局最优参数
optimizer.update_best_params()

# 计算萤火虫的初始亮度
optimizer.update_firefly_fitness()

# 开始迭代
num_iterations = 100
for i in range(num_iterations):
    # 更新亮度
    optimizer.update_firefly_brightness(chaos_constant, firefly_perturbation_constant)
    
    # 更新每个粒子的适应度位置和速度
    optimizer.update_particle(chaos_constant)
    
    # 计算每个粒子的适应度
    optimizer.update_particle_fitness()
    
    # 更新全局最优参数
    optimizer.update_best_params()
    
# 获取优化后的超参数
best_params = optimizer.get_best_params()

上述代码中，我们首先定义了LSTMAttention模型，并初始化了FA-CPSO优化器。然后，我们初始化了粒子群，并设置了混沌常数和萤火虫扰动常数。接着，我们初始化了萤火虫位置和亮度，并计算了初始全局最优参数和萤火虫的初始亮度。最后，我们开始迭代，更新亮度、每个粒子的适应度位置和速度、计算每个粒子的适应度，更新全局最优参数，直到达到迭代次数。最终，我们可以通过`get_best_params()`方法获取优化后的超参数。