pytorch在全连接回归模型中添加 nn.MultiheadAttention()

### 回答1：
是什么作用？

在全连接回归模型中添加 nn.MultiheadAttention() 主要作用是引入自注意力机制，即在模型中加入对输入序列自身的关注能力。通过该机制，模型可以更好地捕捉输入序列之间的交互和依赖关系，从而提高模型的预测性能和泛化能力。同时，MultiheadAttention() 还可以提高模型的并行计算效率，加快训练速度。

### 回答2：
在全连接回归模型中添加nn.MultiheadAttention()可以帮助模型更好地捕获输入之间的依赖关系。nn.MultiheadAttention()是PyTorch中的一个模块，用于实现多头自注意力机制。

首先，我们需要将输入数据进行转换，使其适合于nn.MultiheadAttention()的输入格式。一般来说，全连接回归模型的输入是一个二维张量，形状为(batch_size, input_dim)。而nn.MultiheadAttention()的输入是一个三维张量，形状为(seq_len, batch_size, input_dim)。为了将全连接回归模型的输入转换为适合nn.MultiheadAttention()的格式，可以使用torch.unsqueeze()函数在维度0上添加一个维度。

接下来，我们可以定义一个nn.MultiheadAttention()的实例，并将转换后的输入数据传递给该实例。nn.MultiheadAttention()需要指定输入特征的维度、注意力头的数量以及是否使用缩放参数。可以根据实际需求设置这些参数。

然后，可以调用nn.MultiheadAttention()的forward()方法来计算自注意力特征。这将返回注意力输出张量，其形状与输入相同。

最后，可以将注意力输出与全连接层进行连接，将其作为全连接回归模型的输入。可以使用nn.Linear()定义一个全连接层，并将注意力输出传递给该层进行线性变换。将线性变换的结果传递给激活函数（如ReLU）可以增强模型的非线性能力。

综上所述，通过在全连接回归模型中添加nn.MultiheadAttention()，我们可以利用自注意力机制来捕获输入之间的关系，从而提高模型的性能。