RegGAN加入attention代码

好的，以下是一个简单的示例，展示如何将attention机制加入到RegGAN中：

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

class RegGAN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size, hidden_size, num_layers, dropout, attention_size):
        super(RegGAN, self).__init__()
        
        # 定义生成器
        self.generator = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_size, hidden_size),
            nn.LeakyReLU(0.2),
            nn.Dropout(dropout),
            nn.Linear(hidden_size, hidden_size),
            nn.LeakyReLU(0.2),
            nn.Dropout(dropout),
            nn.Linear(hidden_size, output_size),
            nn.Tanh()
        )

        # 定义鉴别器
        self.discriminator = nn.Sequential(
            nn.Linear(output_size, hidden_size),
            nn.LeakyReLU(0.2),
            nn.Linear(hidden_size, hidden_size),
            nn.LeakyReLU(0.2),
            nn.Linear(hidden_size, 1),
            nn.Sigmoid()
        )

        # 定义attention机制
        self.attention = nn.Sequential(
            nn.Linear(hidden_size, attention_size),
            nn.Tanh(),
            nn.Linear(attention_size, 1),
            nn.Softmax(dim=1)
        )

    def forward(self, x):
        # 生成器前向传播
        x_gen = self.generator(x)
        # 鉴别器前向传播
        d_out = self.discriminator(x_gen)
        # 计算attention权重
        attn_weights = self.attention(x_gen)
        # 将attention权重与生成器输出相乘
        x_out = (attn_weights * x_gen).sum(dim=1)
        return x_out, d_out

在上面的代码中，我们添加了一个名为`attention`的新神经网络层，它接受生成器的输出作为输入，并输出一个权重向量。我们使用一个简单的两层全连接神经网络来实现attention机制，其中第一层将生成器输出映射到一个较小的维度，第二层将其映射到一个标量。最后，我们使用softmax函数将这个标量转换为一个权重向量，该向量的每个元素表示相应生成器输出的相对重要性。

然后，在`forward`函数中，我们首先通过生成器生成一批数据，然后将其传递给鉴别器。接下来，我们将生成器的输出传递给attention层，获取attention权重。最后，我们将attention权重与生成器的输出相乘，并对结果进行求和，以得到最终的输出。