帮我构建一个pytorch结构，要求，先经过一个卷积层，然后经过一个多头注意力机制，最后再经过一个卷积层

好的，以下是一个基于 PyTorch 的结构，满足您的要求：

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

class ConvAttentionConv(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_heads):
        super(ConvAttentionConv, self).__init__()
        self.conv1d_1 = nn.Conv1d(input_dim, hidden_dim, kernel_size=3, padding=1)
        self.multihead_attention = nn.MultiheadAttention(hidden_dim, num_heads)
        self.conv1d_2 = nn.Conv1d(hidden_dim, hidden_dim, kernel_size=3, padding=1)

    def forward(self, inputs):
        # 卷积层
        conv1d_1_out = F.relu(self.conv1d_1(inputs))

        # 多头注意力机制
        multihead_attention_out, _ = self.multihead_attention(conv1d_1_out.transpose(0, 2), conv1d_1_out.transpose(1, 2), conv1d_1_out.transpose(0, 2))
        multihead_attention_out = multihead_attention_out.transpose(0, 2)

        # 卷积层
        conv1d_2_out = F.relu(self.conv1d_2(multihead_attention_out))

        return conv1d_2_out

这个模型的输入是一个形状为 `(batch_size, input_dim, sequence_length)` 的张量，其中 `batch_size` 表示批次大小，`input_dim` 表示每个时间步的输入维度，`sequence_length` 表示序列长度。在这个模型中，我们首先使用一个卷积层对输入进行特征提取，然后使用一个多头注意力机制来学习序列之间的关系，最后再使用一个卷积层对输出进行加工，得到最终的结果。注意，由于 PyTorch 的 `nn.MultiheadAttention` 层需要输入为 `(sequence_length, batch_size, hidden_dim)` 的张量，因此在输入和输出之间需要进行一些张量变换。