将self attention加入到mlp的pytorch代码实现

以下是将 self-attention 加入到 MLP 中的 PyTorch 代码实现。假设输入的数据维度为 `input_size`，输出的维度为 `output_size`，self-attention 的隐藏层大小为 `hidden_size`。

import torch.nn as nn

class SelfAttentionMLP(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size, hidden_size):
        super().__init__()
        
        # 定义MLP的线性层
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        
        # 定义self-attention的线性层
        self.attn_fc = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        
    def forward(self, x):
        # MLP部分
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        
        # self-attention部分
        attn_weights = nn.functional.softmax(self.attn_fc(x), dim=-1)
        x = torch.matmul(attn_weights.transpose(-1, -2), x)
        
        return x

在上面的代码中，我们首先定义了一个 MLP，其中包含两个线性层。接下来，我们定义了一个与输入数据相同维度的线性层，用于计算 self-attention 的权重。然后，我们使用 softmax 计算这些权重，并使用矩阵乘法将它们与输入数据相乘以产生加权的输出。最后，我们返回 self-attention 的输出。

请注意，在此实现中，我们假设输入数据是一个二维张量（批次大小 x 输入大小）。如果您的输入张量具有更高的维度，则需要相应地更改代码。