用自适应注意力机制进行特征提取，给出代码

自适应注意力机制是一种深度学习技术，它允许模型在处理输入数据时动态地关注最重要的部分，忽略无关细节。在自然语言处理（NLP）领域如Transformer架构中，Multi-Head Self-Attention（MHA）就是一个广泛应用的例子。这种机制通过将输入映射到多个“头”（即注意力子空间），然后计算每个头上的加权平均，再合并结果，实现了对输入的自适应聚焦。

以下是一个简单的PyTorch实现自适应注意力机制（假设我们在做文本分类任务）的代码片段：

import torch
from torch import nn

class AttentionBlock(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads=8):
        super().__init__()
        self.d_model = d_model
        self.num_heads = num_heads
        self.heads = nn.Linear(d_model, num_heads * d_model // num_heads) # 分配注意力头
        self.linear_out = nn.Linear(num_heads * d_model // num_heads, d_model) # 合并头部

    def forward(self, query, key, value, mask=None):
        batch_size = query.size(0)

        # 将输入投影到注意力头
        query_heads = self.heads(query).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_model // self.num_heads)
        key_heads = self.heads(key).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_model // self.num_heads)
        value_heads = self.heads(value).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_model // self.num_heads)

        # 对齐形状并计算注意力得分
        attention_scores = torch.matmul(query_heads, key_heads.permute(0, 1, 3, 2)) / (self.d_model ** 0.5)
        if mask is not None:
            attention_scores = attention_scores.masked_fill(mask == 0, -float('inf')) # 应对填充mask

        # 归一化注意力分数
        attention_weights = nn.functional.softmax(attention_scores, dim=-1)

        # 计算上下文向量
        context = torch.matmul(attention_weights, value_heads)

        # 将所有头部合并回原始维度
        concat_heads = context.permute(0, 1, 3, 2).contiguous().view(batch_size, -1, self.d_model)
        output = self.linear_out(concat_heads)

        return output

在这个例子中，`query`, `key`, 和 `value` 都是从序列中抽取的特征向量。`mask`用于处理填充的部分。注意这只是基本的注意力模块，实际应用中可能还需要加上位置编码等其他组件。