请帮我用pytorch写出SparseAttention的代码

好的，以下是一个使用pytorch实现SparseAttention的简单代码示例：

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

class SparseAttention(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, out_features, k):
        super(SparseAttention, self).__init__()
        self.in_features = in_features
        self.out_features = out_features
        self.k = k
        self.query = nn.Linear(in_features, out_features)
        self.key = nn.Linear(in_features, out_features)
        self.value = nn.Linear(in_features, out_features)
        
    def forward(self, x):
        batch_size, seq_len, _ = x.size()
        query = self.query(x)
        key = self.key(x)
        value = self.value(x)
        
        # 使用k-means选择与当前位置最相关的k个输入元素
        kmeans = nn.KMeans(self.k, max_iter=100)
        key_flat = key.view(batch_size * seq_len, self.out_features)
        centroids = kmeans(key_flat)[0]
        centroids = centroids.view(batch_size, seq_len, self.k, self.out_features)
        
        # 计算注意力权重
        query = query.unsqueeze(2).expand(batch_size, seq_len, self.k, self.out_features)
        attn_weights = (query * centroids).sum(dim=-1) / self.out_features ** 0.5
        attn_weights = F.softmax(attn_weights, dim=2)
        
        # 使用注意力权重加权求和得到输出
        value = value.unsqueeze(2).expand(batch_size, seq_len, self.k, self.out_features)
        attn_output = (value * attn_weights.unsqueeze(-1)).sum(dim=2)
        return attn_output

在这个例子中，我们定义了一个SparseAttention类，它包含了query、key和value三个线性层，分别用于计算注意力中的查询、键和值。在forward函数中，我们先计算出所有的query、key和value，然后使用KMeans算法选择与当前位置最相关的k个输入元素，并计算注意力权重。最后，我们使用注意力权重加权求和得到输出。