pytorch怎么把lstm和self-attention结合在一起

在PyTorch中，将LSTM（长短期记忆网络）和Self-Attention结合起来通常是为了增强模型对长距离依赖的理解能力。这种组合可以利用LSTM捕捉长期依赖，同时使用Self-Attention提供全局视角。一种常见的做法是将LSTM的输出作为Self-Attention模块的输入。

下面是一个简化的示例，展示如何将一个双向LSTM和自注意力块串联起来：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.utils.rnn import pack_padded_sequence, pad_packed_sequence

class BiLSTMWithAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, n_layers, num_heads, dropout=0.1):
        super(BiLSTMWithAttention, self).__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, bidirectional=True, dropout=dropout)
        self.attention = MultiHeadSelfAttention(hidden_dim * 2, num_heads) # 使用双向LSTM的隐藏状态维度作为d_model
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim * 4, hidden_dim) # 合并双向LSTM和注意力输出

    def forward(self, x, lengths):
        packed_input = pack_padded_sequence(x, lengths, enforce_sorted=False)
        _, (hidden, cell) = self.lstm(packed_input)
        hidden = torch.cat((hidden[-2,:,:], hidden[-1,:,:]), dim=1) # 拼接最后一个时刻的前向和后向隐藏状态
        attention_output = self.attention(hidden, hidden, hidden)
        context_vector = torch.mean(attention_output, dim=1) # 或者可以用注意力加权平均
        attended_output = torch.tanh(self.fc(torch.cat([context_vector, hidden[:, -1]], dim=1))) # 将注意力结果和最后一个LSTM状态连接
        attended_output = pad_packed_sequence(attended_output)[0] # 如果有padding，需要将其还原

        return attended_output

在这个示例中，`x` 是输入序列，`lengths` 是序列的实际长度。LSTM首先处理输入，然后将最后时刻的隐藏状态馈送到自注意力模块。注意，这个例子假设了LSTM的输出已经被展平到时间步上。