请帮我用pytorch写出SparseAttention的代码

好的，以下是一个简单的SparseAttention的代码实现示例：

import torch
import torch.nn as nn

class SparseAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size, num_heads, dropout=0.1):
        super(SparseAttention, self).__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.head_size = output_size // num_heads
        
        self.query = nn.Linear(input_size, output_size)
        self.key = nn.Linear(input_size, output_size)
        self.value = nn.Linear(input_size, output_size)
        
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        self.output = nn.Linear(output_size, output_size)
        
    def forward(self, inputs):
        batch_size, seq_len, input_size = inputs.size()
        
        # Compute query, key, and value
        q = self.query(inputs)
        k = self.key(inputs)
        v = self.value(inputs)
        
        # Reshape query, key, and value for multi-head attention
        q = q.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_size)
        k = k.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_size)
        v = v.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_size)
        
        # Compute attention scores
        scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) / self.head_size**0.5
        
        # Compute sparse attention scores
        mask = torch.ones(batch_size, seq_len, seq_len)
        for i in range(seq_len):
            start = max(0, i - 2)
            end = min(seq_len, i + 3)
            mask[:, i, start:end] = 0
        scores.masked_fill_(mask == 1, float('-inf'))
        
        # Apply softmax to get attention probabilities
        attn_probs = nn.functional.softmax(scores, dim=-1)
        attn_probs = self.dropout(attn_probs)
        
        # Apply attention to value
        attn_output = torch.matmul(attn_probs, v)
        attn_output = attn_output.view(batch_size, seq_len, self.num_heads * self.head_size)
        
        # Apply output layer
        output = self.output(attn_output)
        output = self.dropout(output)
        
        return output

其中，`SparseAttention`类包含了一个稀疏注意力机制，输入为一个三维张量`(batch_size, seq_len, input_size)`，输出为一个三维张量`(batch_size, seq_len, output_size)`。具体实现过程如下：

1. 首先，使用三个线性层（`query`、`key`和`value`）将输入转换为查询、键和值。
2. 将查询、键和值分别重塑为`(batch_size, seq_len, num_heads, head_size)`的形状，以进行多头注意力计算。
3. 计算注意力得分，并使用一个掩码矩阵来实现稀疏注意力机制。该掩码矩阵是一个形状为`(batch_size, seq_len, seq_len)`的张量，其中每个元素为0或1，表示是否需要忽略对应位置的元素。在本例中，掩码矩阵的每一行只允许与当前位置距离不超过2的元素互动，从而实现了稀疏注意力。
4. 将注意力得分应用softmax函数，得到注意力概率，并使用dropout进行正则化。
5. 使用注意力概率和值计算注意力输出，并将其重塑为`(batch_size, seq_len, output_size)`的形状。
6. 最后，使用一个线性层和dropout进行最终输出。