利用pytorch写一个CNN+self.attention的二分类代码

非常感谢您的提问，以下是利用 PyTorch 写一个 CNN self-attention 的二分类代码的示例：

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

class CNNAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, kernel_size, dropout):
        super(CNNAttention, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv1d(input_dim, hidden_dim, kernel_size)
        self.attention = nn.Linear(hidden_dim, 1)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv(x))
        x = self.dropout(x)
        attention_weights = F.softmax(self.attention(x), dim=2)
        x = torch.bmm(attention_weights.transpose(1, 2), x).squeeze(1)
        x = self.fc(x)
        return x

这个模型的输入是一个 3D 的张量，形状为 `(batch_size, input_dim, sequence_length)`，其中 `batch_size` 是批次大小，`input_dim` 是输入特征的维度，`sequence_length` 是序列长度。输出是一个 2D 的张量，形状为 `(batch_size, output_dim)`，其中 `output_dim` 是输出类别的数量。

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