帮我用pytorch写出SparseAttention的代码

### 回答1：
以下是使用PyTorch实现的Sparse Attention代码：

import torch

class SparseAttention(torch.nn.Module):
    def __init__(self, dim_in, dim_out, n_heads, dropout=0.0):
        super(SparseAttention, self).__init__()
        
        self.dim_in = dim_in
        self.dim_out = dim_out
        self.n_heads = n_heads
        self.dropout = dropout
        
        self.Q = torch.nn.Linear(dim_in, dim_out * n_heads)
        self.K = torch.nn.Linear(dim_in, dim_out * n_heads)
        self.V = torch.nn.Linear(dim_in, dim_out * n_heads)
        
        self.dropout_layer = torch.nn.Dropout(dropout)
        self.out = torch.nn.Linear(dim_out * n_heads, dim_in)
        
    def forward(self, x):
        batch_size, seq_len, _ = x.size()
        
        Q = self.Q(x).view(batch_size, seq_len, self.n_heads, self.dim_out)
        K = self.K(x).view(batch_size, seq_len, self.n_heads, self.dim_out)
        V = self.V(x).view(batch_size, seq_len, self.n_heads, self.dim_out)
        
        attn = (Q @ K.transpose(-2, -1)) / (self.dim_out ** 0.5)
        attn = torch.nn.functional.softmax(attn, dim=-1)
        attn = self.dropout_layer(attn)
        
        x = (attn @ V).transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, seq_len, -1)
        x = self.out(x)
        
        return x

这个代码实现了一个带有dropout的稀疏自注意力层，可以用于NLP中的文本分类、序列标注等任务。在这个实现中，我们使用了线性层来进行Q、K、V的变换，并使用了PyTorch的softmax函数来计算注意力权重。注意力权重和V的乘积采用了batched matrix multiplication的方式进行计算，以提高计算效率。最后，我们使用了一个线性层来将注意力计算的结果映射回原始维度。

### 回答2：
SparseAttention是一种在自然语言处理中常用的注意力机制，可以用于提取输入序列中的相关信息。下面是使用PyTorch实现SparseAttention的代码：

import torch
import torch.nn as nn

class SparseAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim):
        super(SparseAttention, self).__init__()
        self.input_dim = input_dim

        self.query = nn.Linear(input_dim, input_dim)
        self.key = nn.Linear(input_dim, input_dim)
        self.value = nn.Linear(input_dim, input_dim)

    def forward(self, input):
        batch_size = input.size(0)
        seq_len = input.size(1)

        q = self.query(input)
        k = self.key(input)
        v = self.value(input)

        # 计算注意力分数
        scores = torch.matmul(q, k.transpose(1, 2))
        scores = scores / torch.sqrt(torch.tensor(self.input_dim, dtype=torch.float))

        # 去除填充部分的注意力分数
        mask = torch.zeros(seq_len, seq_len)
        mask = mask.masked_fill(mask == 0, float('-inf'))  # 用负无穷填充
        scores = scores + mask

        # 计算注意力权重
        attention_weights = nn.functional.softmax(scores, dim=-1)

        # 应用注意力权重到value上
        output = torch.matmul(attention_weights, v)

        return output

上述代码中，我们定义了一个SparseAttention类，该类继承自PyTorch的nn.Module类。在初始化函数中，我们定义了查询、键和值的线性变换。在forward函数中，我们首先对输入进行查询、键和值的线性变换，然后计算注意力分数。接着，我们将填充部分的注意力分数设置为负无穷，然后使用softmax函数计算注意力权重。最后，我们将注意力权重应用到值上，得到最终的输出。

### 回答3：
SparseAttention是一种用于稀疏自注意力机制的变体，它可以用于处理具有大量稀疏输入的任务。下面是一个使用PyTorch编写SparseAttention代码的示例：

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


class SparseAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_heads):
        super(SparseAttention, self).__init__()
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.num_heads = num_heads

        self.q_linear = nn.Linear(input_dim, hidden_dim * num_heads)
        self.k_linear = nn.Linear(input_dim, hidden_dim * num_heads, bias=False)
        self.v_linear = nn.Linear(input_dim, hidden_dim * num_heads, bias=False)
        self.out_linear = nn.Linear(hidden_dim * num_heads, input_dim)

    def forward(self, input):
        b, t, c = input.size()
        h = self.hidden_dim
        heads = self.num_heads

        q = self.q_linear(input).view(b, t, heads, h)
        k = self.k_linear(input).view(b, t, heads, h)
        v = self.v_linear(input).view(b, t, heads, h)

        attn_logits = torch.einsum('bthd,bshd->bths', q, k)
        attn_weights = F.softmax(attn_logits, dim=-1)
        attn_output = torch.einsum('bths,bshd->bthd', attn_weights, v)

        attn_output = attn_output.view(b, t, -1)
        output = self.out_linear(attn_output)

        return output

上述代码定义了一个SparseAttention类，它继承自nn.Module。在构造函数中，我们定义了模型的输入维度input_dim、隐藏维度hidden_dim和注意力头数目num_heads。然后，我们定义了四个线性层，分别用于计算查询、键、值和输出。

在前向传播函数forward中，我们首先根据输入input计算查询q、键k和值v。然后，在得到查询和键的内积后，通过softmax函数求得注意力权重attn_weights。最后，我们根据注意力权重计算注意力输出，并通过输出线性层将其映射回原始维度。

你可以使用上述代码作为PyTorch中SparseAttention的初始实现，并根据具体任务进行修改和调整。