你是一名pytorch专家，我之前有个模型是个两层的Transformer，输入的tensor的shape为[4,8,8,8,816],输出tensor的shap也是[4,8,8,8,816]，然后我想把两层Transformer替换成MLP，代码该怎么写？

在PyTorch中，如果你想要将两层Transformer替换为MLP（全连接网络），首先你需要明确的是，MLP通常处理一维数据，而Transformer更适用于处理像图像、文本等二维或更高维度的数据。但如果你确实有一个类似于上述形状的输入，并且希望对其进行扁平化后再通过MLP处理，你可以按照以下步骤操作：

1. **输入处理**：
首先，你需要将四维张量`[4, 8, 8, 8, 816]`展平成一维，这可以通过`torch.flatten()`或`view(-1)`函数完成。

input_tensor = input_tensor.view(-1, 8 * 8 * 8 * 816)

2. **构建MLP**：
创建一个新的MLP模块，它通常包含线性层、激活函数以及可选的批量归一化。这里是一个基本的例子：

import torch.nn as nn

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, hidden_dim, out_features):
        super(MLP, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(in_features, hidden_dim) # 输入层
        self.bn1 = nn.BatchNorm1d(hidden_dim) # 批量归一化（如果需要）
        self.relu = nn.ReLU() # 激活函数
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, out_features) # 输出层

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.bn1(x) if self.bn1 is not None else x
        x = self.relu(x)
        return self.fc2(x)

# 使用模型
mlp_model = MLP(8 * 8 * 8 * 816, hidden_units, 8 * 8 * 8 * 816) # 根据需要调整隐藏单元数
output_tensor = mlp_model(input_tensor)

3. **恢复形状**：
如果你之后还需要将输出还原回原始尺寸，可以再进行一次反向展平：

output_tensor = output_tensor.view(4, 8, 8, 8, -1)