self-attention 可以看成是单头的multiheadattention

是的，可以将 self-attention 看作是单头的 multi-head attention，因为 self-attention 只有一个头，而 multi-head attention 利用多个头来学习不同的语义信息。在 self-attention 中，输入序列中的每个元素都会与序列的所有其他元素进行比较，以获取每个元素的上下文表示。而在 multi-head attention 中，每个头都可以学习捕捉不同的语义信息，最终得到的表示是多个头的表示的拼接。

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ProbSparse self-attention与self-attention的区别

ProbSparse self-attention是一种稀疏化的self-attention模型，与传统的self-attention模型有所不同。传统的self-attention模型在计算注意力权重时，需要对所有输入序列的位置进行计算。而ProbSparse self-attention模型则是通过对输入序列进行采样，只对部分序列位置进行计算，从而达到稀疏化的效果。

这种稀疏化的方法能够大幅度减少计算量，提高模型的效率。同时，ProbSparse self-attention模型能够保持与传统self-attention模型相同的性能，因为它在计算注意力权重时，仍然考虑了所有的输入序列位置，只是在计算中进行了采样。

因此，ProbSparse self-attention与传统的self-attention相比，具有更高的效率和同样的性能。

使用 nn.MultiheadAttention实现self-attention

好的，下面是使用 `nn.MultiheadAttention` 实现 self-attention 的代码：

import torch
import torch.nn as nn

class SelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size, num_heads):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_heads = num_heads
        self.multihead_attn = nn.MultiheadAttention(hidden_size, num_heads)
        self.layer_norm = nn.LayerNorm(hidden_size)
        
    def forward(self, x):
        attn_output, _ = self.multihead_attn(x, x, x)
        output = self.layer_norm(x + attn_output)
        
        return output

这个 self-attention 实现使用了 `nn.MultiheadAttention` 层来计算自注意力。该层需要输入三个相同的张量，分别为查询、键和值。我们将输入 `x` 作为所有三个张量的输入。输出是经过自注意力计算后的张量。最后，我们将层归一化应用于输入和输出的和。