pytorch实现将self-attention机制添加到mlp中

可以使用PyTorch中的MultiheadAttention模块将self-attention机制添加到MLP中。以下是一个示例代码：

import torch.nn as nn

class MLPWithSelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_heads):
        super(MLPWithSelfAttention, self).__init__()

        self.linear1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.attention = nn.MultiheadAttention(hidden_size, num_heads)
        self.linear2 = nn.Linear(hidden_size, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.linear1(x)
        x, _ = self.attention(x, x, x)
        x = self.linear2(x)
        return x

在这个示例代码中，我们定义了一个MLPWithSelfAttention类，它包含了一个线性层、一个self-attention层和一个线性层。在forward函数中，我们首先通过线性层将输入张量x映射到隐藏空间，然后将它传递给self-attention层进行自注意力计算。最后，我们将self-attention层的输出再通过一个线性层映射到1维输出。

MultiheadAttention模块接受三个输入张量：query、key和value，这三个张量都需要具有相同的形状。在这个示例代码中，我们将它们都设置为输入张量x。MultiheadAttention模块的输出也是一个张量，它的形状与输入张量相同。在这个示例代码中，我们只使用了self-attention的输出张量，而没有使用它的权重张量。