利用torch构建BiSRU-Attention模型的代码

以下是使用PyTorch构建BiSRU-Attention模型的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn


class BiSRUAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, dropout):
        super(BiSRUAttention, self).__init__()

        # BiSRU layers
        self.sru = nn.ModuleList()
        for i in range(num_layers):
            if i == 0:
                input_dim = input_size
            else:
                input_dim = hidden_size * 2

            self.sru.append(nn.SRU(input_dim, hidden_size, num_layers=1, bidirectional=True))

        # Attention layer
        self.attention = nn.Linear(hidden_size * 2, 1)

        # Dropout layer
        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)

    def forward(self, x):
        # BiSRU layers
        for sru_layer in self.sru:
            x, _ = sru_layer(x)

        # Attention layer
        att_scores = self.attention(x)
        att_scores = torch.softmax(att_scores, dim=1)
        x = torch.sum(x * att_scores, dim=1)

        # Dropout layer
        x = self.dropout(x)

        return x

该模型包含了BiSRU和Attention两个部分，其中BiSRU是由多个SRU层组成的双向循环神经网络，可以有效地捕捉序列中的上下文信息。而Attention层则通过计算每个时间步的权重，将BiSRU网络的输出进行加权平均，从而更加聚焦于重要的序列部分。

在初始化时，我们需要指定输入向量的大小（input_size）、隐层状态的大小（hidden_size）、SRU层数（num_layers）以及dropout概率（dropout）。在前向传播时，我们首先通过SRU层处理输入向量x，然后计算每个时间步的注意力得分，最后将得分与BiSRU网络的输出进行加权平均。

需要注意的是，在计算注意力得分时，我们使用了线性变换（nn.Linear）和softmax函数，以确保得分在0到1之间，且所有得分之和为1。同时，我们还添加了一个dropout层，以减少模型的过拟合风险。