如何将注意力机制SA模块嵌入自己的网络，请基于pytorch网络给出代码，并附中文注释

好的，我来为您解答这个问题。

在PyTorch中，可以通过torch.nn.MultiheadAttention模块来实现注意力机制SA模块的嵌入。以下是一个示例代码，其中包括了一个简单的自定义网络和一个注意力机制SA模块的嵌入。

import torch
import torch.nn as nn

class MyNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_heads):
        super(MyNet, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_heads = num_heads

        # 定义一个线性层，用于将输入数据转换为hidden_size维度的特征向量
        self.linear = nn.Linear(input_size, hidden_size)

        # 定义一个多头注意力机制SA模块
        self.multihead_attn = nn.MultiheadAttention(hidden_size, num_heads)

    def forward(self, inputs):
        # 将输入数据转换为hidden_size维度的特征向量
        hidden = self.linear(inputs)

        # 使用多头注意力机制SA模块对hidden进行处理
        attn_output, attn_weights = self.multihead_attn(hidden, hidden, hidden)

        return attn_output, attn_weights

# 实例化一个MyNet对象
input_size = 32
hidden_size = 64
num_heads = 8
net = MyNet(input_size, hidden_size, num_heads)

# 定义一个输入数据，形状为(batch_size, seq_len, input_size)
inputs = torch.randn(16, 20, input_size)

# 前向计算，得到输出和注意力权重
output, attn_weights = net(inputs)

print(output.shape)        # 输出形状为(batch_size, seq_len, hidden_size)
print(attn_weights.shape)  # 输出形状为(batch_size, num_heads, seq_len, seq_len)

在这个示例代码中，我们首先定义了一个自定义网络MyNet，其中包含一个线性层和一个多头注意力机制SA模块。在forward方法中，我们首先将输入数据转换为hidden_size维度的特征向量，然后使用多头注意力机制SA模块对hidden进行处理，得到输出和注意力权重。

在实例化MyNet对象后，我们可以将输入数据传递给net对象，进行前向计算。最终，我们可以得到输出和注意力权重的形状，并将其打印出来。

希望这个示例代码能够帮助到您，如果您还有其他问题，请随时提问！