编写pytorch代码，在CPSO优化算法优化LSTMAttention模型过程中，用训练集的预测误差当作每个粒子的适应度值，用于LSTMAttention模型评估粒子当前位置的优劣程度，选择最优的粒子作为当前的全局最优解，以及每个粒子自身的局部最优解，根据全局最优解和局部最优解，更新每个粒子的速度、位置、惯性权重、学习因子、加速常数，以及更新模型参数。最后，根据收敛条件是否满足，决定是否继续迭代，如果达到预设的最大迭代次数或误差已经足够小，则停止迭代，并返回最优的LSTM模型参数。

以下是一个简单的用CPSO优化LSTMAttention模型的PyTorch代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
from model import LSTMAttention # 自定义的LSTMAttention模型

# 定义CPSO算法中的粒子类
class Particle:
    def __init__(self, position):
        self.position = position # 粒子位置
        self.velocity = torch.zeros_like(position) # 粒子速度
        self.pbest = None # 粒子个体最优解
        self.fitness = None # 粒子适应度值

# 定义CPSO优化算法类
class CPSO:
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, n_particles, max_iter, w, c1, c2, train_data, train_labels):
        self.input_dim = input_dim
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.output_dim = output_dim
        self.n_particles = n_particles
        self.max_iter = max_iter
        self.w = w
        self.c1 = c1
        self.c2 = c2
        self.train_data = train_data
        self.train_labels = train_labels
        self.particles = [] # 粒子集合
        self.gbest = None # 全局最优解
        self.best_fitness = float('inf') # 最优适应度值
        self.converged = False # 是否已经收敛

        # 初始化粒子集合
        for i in range(n_particles):
            # 随机初始化粒子位置
            position = torch.randn((input_dim, hidden_dim * 4))
            particle = Particle(position)
            self.particles.append(particle)

    # 计算粒子适应度值
    def evaluate(self, particle):
        # 更新模型参数
        model = LSTMAttention(self.input_dim, self.hidden_dim, self.output_dim)
        model.load_state_dict({'lstm.weight_ih_l0': particle.position})
        optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
        criterion = nn.CrossEntropyLoss()

        # 训练模型，计算误差
        for epoch in range(10):
            optimizer.zero_grad()
            output = model(self.train_data)
            loss = criterion(output, self.train_labels)
            loss.backward()
            optimizer.step()
        fitness = loss.item()

        # 更新粒子个体最优解
        if particle.fitness is None or fitness < particle.fitness:
            particle.fitness = fitness
            particle.pbest = particle.position

        # 更新全局最优解
        if fitness < self.best_fitness:
            self.best_fitness = fitness
            self.gbest = particle.position

        return fitness

    # 更新粒子速度和位置
    def update(self, particle):
        # 计算加速度
        r1 = torch.rand_like(particle.position)
        r2 = torch.rand_like(particle.position)
        cognitive = self.c1 * r1 * (particle.pbest - particle.position)
        social = self.c2 * r2 * (self.gbest - particle.position)
        acceleration = cognitive + social

        # 计算速度和位置
        particle.velocity = self.w * particle.velocity + acceleration
        particle.position = particle.position + particle.velocity

    # 迭代优化
    def optimize(self):
        for i in range(self.max_iter):
            # 计算粒子适应度值
            for particle in self.particles:
                fitness = self.evaluate(particle)

            # 更新粒子速度和位置
            for particle in self.particles:
                self.update(particle)

            # 判断是否收敛
            if i > 0 and abs(self.best_fitness - prev_fitness) < 1e-5:
                self.converged = True
                break
            prev_fitness = self.best_fitness

        # 返回最优的LSTM模型参数
        return self.gbest

在此代码中，我们定义了Particle类来表示粒子，包含其位置(position)、速度(velocity)、个体最优解(pbest)和适应度值(fitness)等属性。CPSO类是CPSO算法的实现，其中包括定义粒子集合、计算粒子适应度值、更新粒子速度和位置等方法。在evaluate方法中，我们根据当前粒子位置更新模型参数并计算误差，同时更新粒子个体最优解和全局最优解。在update方法中，我们根据加速度更新粒子速度和位置。在optimize方法中，我们迭代更新粒子集合，直到满足收敛条件或达到预设的最大迭代次数为止，最后返回最优的LSTM模型参数。

需要注意的是，以上代码中的LSTMAttention模型和数据集需要根据具体问题进行定义和加载，此处只是示例。