使用pytorch编写一个LSTM attention 代码

以下是使用PyTorch编写的LSTM Attention代码：

import torch
import torch.nn as nn

class LSTMAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(LSTMAttention, self).__init__()
        
        self.hidden_size = hidden_size
        
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        
        self.attention_w = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size, hidden_size))
        nn.init.xavier_uniform_(self.attention_w)
        
    def forward(self, inputs):
        batch_size = inputs.size(0)
        hidden = (torch.zeros(1, batch_size, self.hidden_size),
                  torch.zeros(1, batch_size, self.hidden_size))
        
        lstm_out, hidden = self.lstm(inputs, hidden)
        
        attention_scores = torch.bmm(lstm_out, self.attention_w.unsqueeze(0).expand(batch_size, -1, -1))
        attention_weights = nn.functional.softmax(attention_scores, dim=1)
        context_vector = torch.bmm(attention_weights.transpose(1,2), lstm_out)
        
        output = self.fc(context_vector.squeeze(1))
        return output

这个模型的输入是一个形状为(batch_size, sequence_length, input_size)的张量，其中input_size是输入特征的数量，sequence_length是时间步数，batch_size是批量大小。输出是一个形状为(batch_size, output_size)的张量，其中output_size是输出特征的数量。

该模型使用一个LSTM层来处理输入序列，并使用一个注意力机制来计算上下文向量。注意力机制使用一个可训练的权重矩阵来计算每个时间步的注意力分数，然后使用softmax函数将它们转换为注意力权重。最后，它通过计算上下文向量来将注意力权重应用于LSTM输出。这个上下文向量被馈送到一个全连接层中，以生成最终的输出。