给我写一个多级注意力机制的多分类模型，应用在一个文本八分类问题中，请在编写代码时详细注释

好的，以下是一个基于多级注意力机制的文本八分类模型的代码实现，我们使用PyTorch框架：

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

class MultiLevelAttentionModel(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_size, num_classes):
        super(MultiLevelAttentionModel, self).__init__()

        # 定义词嵌入层
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)

        # 定义LSTM层
        self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_size, num_layers=2, bidirectional=True, batch_first=True)

        # 定义多级注意力机制层
        self.attention1 = nn.Linear(hidden_size * 2, hidden_size * 2, bias=False)
        self.attention2 = nn.Linear(hidden_size * 2, hidden_size * 2, bias=False)
        self.attention3 = nn.Linear(hidden_size * 2, hidden_size * 2, bias=False)
        
        # 定义分类输出层
        self.fc = nn.Linear(hidden_size * 2, num_classes)

    def forward(self, inputs):
        # 输入inputs为(batch_size, seq_len)，其中seq_len为一个句子的长度
        embeds = self.embedding(inputs)  # (batch_size, seq_len, embedding_dim)

        # 将embeds输入LSTM层
        lstm_out, _ = self.lstm(embeds)  # (batch_size, seq_len, hidden_size*2)

        # 计算第一级注意力权重
        attention_weights1 = F.softmax(self.attention1(lstm_out), dim=1)  # (batch_size, seq_len, hidden_size*2)
        attention_out1 = torch.bmm(lstm_out.transpose(1, 2), attention_weights1).transpose(1, 2)  # (batch_size, hidden_size*2)

        # 计算第二级注意力权重
        attention_weights2 = F.softmax(self.attention2(attention_out1.unsqueeze(1)), dim=2)  # (batch_size, 1, seq_len)
        attention_out2 = torch.bmm(attention_weights2, lstm_out).squeeze(1)  # (batch_size, hidden_size*2)

        # 计算第三级注意力权重
        attention_weights3 = F.softmax(self.attention3(attention_out2.unsqueeze(1)), dim=2)  # (batch_size, 1, seq_len)
        attention_out3 = torch.bmm(attention_weights3, lstm_out).squeeze(1)  # (batch_size, hidden_size*2)

        # 将注意力输出经过全连接层得到分类结果
        result = self.fc(attention_out3)  # (batch_size, num_classes)

        return result

这个代码实现包含了以下几个部分：

1. 词嵌入层：将输入的单词转换为向量形式；
2. LSTM层：将嵌入向量输入LSTM层，获取LSTM的输出；
3. 多级注意力机制层：对LSTM输出进行多级注意力机制的计算，得到多级注意力输出；
4. 输出层：将多级注意力输出通过全连接层得到分类结果。

其中，多级注意力机制是该模型的核心部分，通过计算三级注意力权重来得到多级注意力输出。这里的三级注意力权重分别计算了对每个单词的关注度、对整个句子的关注度以及对多个句子的关注度，从而捕获了不同层次的语义信息。

最后，需要注意的是，该模型采用的是双向LSTM，因此LSTM层的输出维度是hidden_size * 2。同时，注意力机制层中的Linear层均没有使用偏置项。