将多头self attention加入到mlp的pytorch代码实现

以下是一个示例代码，展示了如何将多头self attention加入到mlp中。

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

class MultiHeadedAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, num_heads):
        super(MultiHeadedAttention, self).__init__()
        self.input_dim = input_dim
        self.num_heads = num_heads
        
        # query, key, value 的线性变换
        self.query_linear = nn.Linear(input_dim, input_dim)
        self.key_linear = nn.Linear(input_dim, input_dim)
        self.value_linear = nn.Linear(input_dim, input_dim)
        
        # 多头注意力的输出线性变换
        self.output_linear = nn.Linear(input_dim, input_dim)
        
    def forward(self, inputs):
        batch_size = inputs.size(0)
        
        # 线性变换
        query = self.query_linear(inputs)
        key = self.key_linear(inputs)
        value = self.value_linear(inputs)
        
        # 将输入向量拆分为多个头
        query = query.view(batch_size * self.num_heads, -1, self.input_dim // self.num_heads)
        key = key.view(batch_size * self.num_heads, -1, self.input_dim // self.num_heads)
        value = value.view(batch_size * self.num_heads, -1, self.input_dim // self.num_heads)
        
        # 计算注意力权重
        attention_weights = torch.bmm(query, key.transpose(1, 2))
        attention_weights = F.softmax(attention_weights, dim=2)
        
        # 加权平均值
        attention_output = torch.bmm(attention_weights, value)
        
        # 合并多个头
        attention_output = attention_output.view(batch_size, -1, self.input_dim)
        
        # 输出线性变换
        attention_output = self.output_linear(attention_output)
        
        return attention_output

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, num_heads):
        super(MLP, self).__init__()
        self.input_dim = input_dim
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.output_dim = output_dim
        self.num_heads = num_heads
        
        # 输入层
        self.input_layer = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        
        # 多头自注意力层
        self.attention_layer = MultiHeadedAttention(hidden_dim, num_heads)
        
        # 输出层
        self.output_layer = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
        
    def forward(self, inputs):
        # 输入层
        hidden = F.relu(self.input_layer(inputs))
        
        # 多头自注意力层
        attention_output = self.attention_layer(hidden)
        
        # 输出层
        output = self.output_layer(attention_output)
        
        return output

这里定义了一个名为MultiHeadedAttention的自注意力层，它将输入向量拆分成多个头，并计算每个头的注意力权重，然后将这些头的加权平均值合并，最后输出经过线性变换的注意力输出。

然后，定义了一个名为MLP的多层感知机模型，它由一个输入层、一个多头自注意力层和一个输出层组成。在前向传递过程中，输入向量首先通过输入层，然后通过多头自注意力层，最后通过输出层。

在构建模型对象时，我们需要指定输入维度、隐藏层维度、输出维度和头的数量。例如，我们可以这样实例化一个MLP对象：

mlp = MLP(input_dim=100, hidden_dim=200, output_dim=10, num_heads=4)

这将创建一个输入维度为100、隐藏层维度为200、输出维度为10、头数为4的MLP模型。