编写pytorch代码，定义LSTMAttention模型，将数据集中的特征列作为模型的输入，将数据集中的标签列作为模型的输出

好的，以下是LSTMAttention模型的PyTorch代码，能够将数据集中的特征列作为模型的输入，并将数据集中的标签列作为模型的输出。

import torch
import torch.nn as nn

class LSTMAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super().__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.linear1 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.linear2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, input):
        lstm_out, (h_n, c_n) = self.lstm(input)
        attn_weights = torch.bmm(lstm_out, lstm_out.transpose(1, 2))
        soft_attn_weights = nn.functional.softmax(attn_weights, dim=2)
        context = torch.bmm(soft_attn_weights, lstm_out)
        linear1_out = nn.functional.relu(self.linear1(context))
        linear2_out = self.linear2(linear1_out)
        return linear2_out

在上述代码中，我们定义了一个LSTMAttention类，它继承了nn.Module类。该模型有三个参数：input_size是输入特征的维度，hidden_size是LSTM隐藏层的维度，output_size是输出的维度，也就是数据集中的标签列的维度。

在模型的构造函数中，我们定义了LSTM层、两个全连接线性层和一些超参数。在LSTM层中，我们将batch_first设置为True，这意味着输入的数据张量的第一个维度是batch_size。

在forward函数中，我们将输入数据送入LSTM层，并计算注意力权重（attn_weights）和上下文向量（context），注意力权重通过softmax函数进行归一化处理。然后我们将上下文向量送入两个全连接线性层，最后得到模型的输出。

在使用该模型时，我们只需要将数据集中的特征列作为模型的输入，将数据集中的标签列作为模型的输出。