out_with_attention = attention_layer(out, attn_mask) NameError: name 'attn_mask' is not defined

对不起，看起来我在上面的代码中引用了`attn_mask`，但实际上它尚未定义。在将S2注意力加入`TextCNN`时，`attn_mask`通常来自BERT模型的输入，它是用于处理序列填充部分的注意力掩码。以下是更新后的代码段，包括对`attn_mask`的定义：

class TextCNNWithS2Attention(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        ...
        self.s2_attention_layer = S2AttentionLayer(hidden_size, num_heads=self.bert.config.num_attention_heads)
        
    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        encoded_outputs = self.bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)[0]  # 获取BERT编码结果
        out = encoded_outputs.unsqueeze(1)  # 将维度从B x T x H扩展到B x 1 x T x H

        # 其他部分保持不变
        ...

        # 添加S2注意力层
        out_with_attention = self.s2_attention_layer(out, attention_mask=attention_mask)  # 使用输入的attention_mask

        # 接着连接到线性层
        final_output = torch.cat((out_with_attention, out), dim=-1)
        return self.linear(final_output)

这里假设`input_ids`和`attention_mask`是`forward`函数的输入，其中`attention_mask`是BERT需要的掩码信息。如果在实际应用中这两个变量有不同的名称，请相应地替换它们。