想在se注意力模块前面加fft怎么写代码基于pytorch

在PyTorch中，如果你想在自注意力（Self-Attention）模块之前应用快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT），首先你需要导入必要的库，如`torch.fft`。以下是一个简化的例子，展示如何在一个简单的Transformer块中添加FFT步骤：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.functional import softmax

class CustomAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model):
        super(CustomAttention, self).__init__()
        # 其他自注意力参数...
        
    def forward(self, query, key, value, use_fft=True):
        if use_fft:
            # 将输入数据从时域转换到频域
            query = torch.rfft(query, signal_ndim=1)
            key = torch.rfft(key, signal_ndim=1)
            value = torch.rfft(value, signal_ndim=1)

        # 自注意力计算过程...
        # 注意，由于FFT会对序列进行并行处理，这里需要调整矩阵相乘的操作，例如使用`softmax`之前需要将维度还原
        attn_weights = ...  # 使用softmax等计算注意力权重
        weighted_value = ...  # 根据权重计算加权和
        
        if use_fft:
            # 将结果从频域转换回时域
            weighted_value = torch.irfft(weighted_value, signal_ndim=1, onesided=True)

        # 可能还需要其他操作...
        output = ...  # 结合前向传播的结果

        return output

# 创建模型实例并使用
model = YourModelWithCustomAttention()
query = ... # 输入查询张量
key = ... # 输入键张量
value = ... # 输入值张量
output = model(query, key, value, use_fft=True)

在这个示例中，我们假设已经实现了常规的自注意力部分，并且`YourModelWithCustomAttention`是包含自注意力模块的完整模型。注意，由于FFT会改变数据的维度，所以在计算注意力权重之前和之后都需要进行适当的转换。