请用pytorch实现一个加入attention机制的RNN

好的，以下是用PyTorch实现一个带有注意力机制的RNN的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class AttentionRNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(AttentionRNN, self).__init__()
        self.hidden_dim = hidden_dim
        
        self.i2h = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.h2h = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
        self.h2o = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
        
        self.attention = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
        self.v = nn.Linear(hidden_dim, 1, bias=False)
        
    def forward(self, inputs, hidden):
        embedded = inputs.unsqueeze(0)
        h_t_1 = hidden
        
        lstm_t = self.i2h(embedded) + self.h2h(h_t_1)
        lstm_t = torch.tanh(lstm_t)
        
        attn_t = self.attention(lstm_t)
        attn_t = torch.tanh(attn_t)
        attn_t = self.v(attn_t)
        attn_t = torch.softmax(attn_t, dim=0)

        attn_lstm_t = (lstm_t * attn_t).sum(dim=0)
        
        o_t = self.h2o(attn_lstm_t)
        h_t = attn_lstm_t
        
        return o_t, h_t
        
    def init_hidden(self):
        return torch.zeros(1, self.hidden_dim)

在这个模型中，我们使用一个带有注意力机制的RNN来处理输入，其中指定了输入维度（`input_dim`）, 隐藏层维度（`hidden_dim`）和输出维度（`output_dim`）。

在`forward`函数中，我们首先将当前输入（`inputs`）传递给线性层（`i2h`）来计算LSTM的输入。接下来，我们将上一个时间步的隐藏状态（`hidden`）和当前输入一起传递给另一个线性层（`h2h`）来计算LSTM的隐藏状态。这两个值相加，经过一个tanh激活层后，得到LSTM的输出。

然后，在计算输出之前，我们计算一个“注意力向量”，用于决定哪些部分的输入是最重要的。我们首先使用另一个线性层来将LSTM的输出投影到一个向量空间中。这个向量被传递到一个tanh激活层和一个线性层中，用于计算softmax分数。这些分数用于计算输入的加权和，得到一个最终的向量，我们将其乘以另一个线性层来计算模型的输出。

最后，在初始化隐藏状态时，我们只需返回一个包含所有元素为零的张量，其形状与隐藏层维度（`hidden_dim`）相同。

希望这个代码示例对你有帮助！