diffusion模型强化输入特征，给出代码python

扩散模型是一种生成式模型，通常用于自然语言处理和计算机视觉领域，通过迭代过程逐渐细化生成的内容，其中的一个关键步骤就是对输入特征进行增强。在Python中，特别是在深度学习库如PyTorch或TensorFlow中，可以使用自注意力机制（如Transformer的Multi-head Self-Attention）来强化输入特征。

例如，在PyTorch中，你可以使用`nn.MultiheadAttention`模块，它接受查询、键和值作为输入，并计算注意力权重以强化输入特征：

import torch
from torch import nn

class AttentionEnhancer(nn.Module):
    def __init__(self, embed_dim, num_heads):
        super(AttentionEnhancer, self).__init__()
        self.attention = nn.MultiheadAttention(embed_dim, num_heads)

    def forward(self, query, key_value):
        # 查询（Q）、键（K）和值（V）通常是输入数据的不同版本
        context, attention_weights = self.attention(query, key_value, value=key_value)
        
        # 返回增强后的context和注意力权重
        return context, attention_weights

# 使用示例
model = AttentionEnhancer(embed_dim=768, num_heads=8)  # 假设你的嵌入维度是768
query = torch.randn((batch_size, sequence_length, embed_dim))
key_value = torch.randn((batch_size, sequence_length, embed_dim))
output_context, output_attention = model(query, key_value)

这里`embed_dim`是输入特征的维度，`num_heads`是注意力头的数量。每个注意力头会对输入进行独立变换，然后所有头的结果会结合在一起，形成对输入特征的强化表示。