pytorch实现将self-attention机制添加到mlp中

要将self-attention机制添加到MLP中，可以使用PyTorch中的`nn.MultiheadAttention`模块。以下是一个简单的示例代码：

import torch.nn as nn

class MLPWithSelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_heads):
        super(MLPWithSelfAttention, self).__init__()
        
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, input_size)
        self.self_attn = nn.MultiheadAttention(input_size, num_heads)

    def forward(self, x):
        # Feedforward
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        
        # Self-attention
        x = x.permute(1, 0, 2) # Change to shape (seq_len, batch_size, input_size)
        x, _ = self.self_attn(x, x, x) # Query, key, value are all input x
        x = x.permute(1, 0, 2) # Change back to shape (batch_size, seq_len, input_size)
        
        return x

在这个示例中，`MLPWithSelfAttention`类包括一个MLP和一个self-attention模块。在`__init__`方法中，我们定义了两个全连接层和一个self-attention模块。`nn.MultiheadAttention`模块需要三个输入参数：输入维度、头的数量以及是否使用bias。在这里，我们将输入维度设置为`input_size`，头的数量设置为`num_heads`。

在`forward`方法中，我们首先通过MLP对输入进行前向传播，然后将输出沿着序列长度的维度进行转置，以便于self-attention模块的输入格式。我们将转置后的张量作为self-attention模块的query、key和value输入，然后获取self-attention的输出。最后，我们再次将张量转置回来，并将其作为输出返回。

这是一个简单的示例，可以根据需要进行修改和扩展。