自注意力的ae模型pytorch代码

以下是一个简单的自注意力编码器模型的 PyTorch 代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class SelfAttentionEncoder(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):
        super(SelfAttentionEncoder, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        
        self.embedding = nn.Embedding(input_size, hidden_size)
        self.attention = nn.MultiheadAttention(hidden_size, num_heads=1)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.dropout = nn.Dropout(0.1)
        
    def forward(self, input_seq):
        embedded = self.embedding(input_seq)
        embedded = embedded.permute(1, 0, 2) # transpose batch and sequence length dimension
        att_output, _ = self.attention(embedded, embedded, embedded)
        att_output = att_output.permute(1, 0, 2)
        att_output = self.fc(att_output)
        att_output = self.dropout(att_output)
        return att_output

在这个例子中，我们定义了一个名为 `SelfAttentionEncoder` 的类，它继承自 PyTorch 的 `nn.Module` 类。该编码器接受一个输入序列，其中每个元素都是一个整数，表示输入序列中的一个标记或单词。

该模型的主要组成部分是一个嵌入层 `self.embedding`，用于将输入序列中的整数标记转换为连续向量表示。然后，我们使用 `nn.MultiheadAttention` 类来计算自注意力，该类接受三个相同的输入张量，分别用于查询、键和值。在这里，我们使用嵌入层的输出作为所有三个输入张量。

最后，我们将注意力输出传递给一个全连接层 `self.fc`，并使用 `nn.Dropout` 在训练期间对其进行正则化。最终输出是一个形状为 `(batch_size, seq_len, hidden_size)` 的张量，其中 `seq_len` 是输入序列的长度。

这只是一个简单的例子，你可以根据需要更改网络结构和超参数。