请用pytorch实现一个加入attention机制的RNN

好的，下面是一个简单的示例代码，它使用了PyTorch实现了一个带有注意力机制的双向递归神经网络（BiRNN）：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class BiRNN(nn.Module):
    
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(BiRNN, self).__init__()
        
        # 定义双向GRU
        self.gru = nn.GRU(input_size, hidden_size, bidirectional=True)
        
        # 定义全连接层
        self.fc = nn.Linear(hidden_size*2, output_size)
        
    def forward(self, x):
        
        # 前向计算
        rnn_out, _ = self.gru(x)
        
        # 计算注意力权重
        attn_weights = F.softmax(self.fc(rnn_out), dim=1)
        
        # 应用注意力权重
        attn_applied = torch.bmm(attn_weights.transpose(1,2), rnn_out)
        
        return attn_applied, attn_weights

在上面的代码中，我们定义了一个BiRNN类，它接受三个参数：输入维度（input_size）、隐藏维度（hidden_size）和输出维度（output_size）。该模型包含一个双向GRU、一个全连接层，以及一个计算注意力权重的函数。

在forward函数中，我们首先将输入通过双向GRU进行前向计算。然后，使用全连接层将GRU输出映射到维度为output_size的向量，再通过softmax函数计算注意力权重。最后，我们将注意力权重应用到GRU输出上，得到加权的输出。

注意，上面的代码中使用了PyTorch的nn.Module类，它是所有神经网络模块的基类，我们可以继承该类来编写我们的自定义模型。同时，在forward函数中，我们还使用了一些常用的PyTorch函数，例如nn.GRU、nn.Linear、F.softmax等。