给出一个pytorch中LSTM-Attention模型怎么搭建

要搭建一个基于PyTorch的LSTM-Attention模型，可以按照以下步骤进行：

首先，导入所需的库：

import torch
import torch.nn as nn

然后，定义模型类：

class LSTMAttentionModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(LSTMAttentionModel, self).__init__()
        
        self.hidden_size = hidden_size
        
        # 定义LSTM层
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        
        # 定义Attention层
        self.attention = nn.Linear(hidden_size, 1)
        
        # 定义输出层
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
    
    def forward(self, input):
        # LSTM层前向传播
        output, _ = self.lstm(input)
        
        # Attention层前向传播
        attention_weights = torch.softmax(self.attention(output), dim=1)
        attention_output = torch.sum(output * attention_weights, dim=1)
        
        # 输出层前向传播
        output = self.fc(attention_output)
        
        return output

在上述代码中，我们定义了一个名为`LSTMAttentionModel`的模型类。在初始化函数中，我们定义了LSTM层、Attention层和输出层。在前向传播函数中，我们首先通过LSTM层获取输出，然后使用Attention层计算注意力权重，并将注意力权重与LSTM输出相乘得到注意力输出。最后，我们将注意力输出传入输出层，得到最终的模型输出。

注意：上述代码仅为搭建LSTM-Attention模型的基本框架，具体的输入维度、隐藏层维度和输出维度等需要根据实际任务进行调整。同时，还可以根据需要添加其他层或修改模型结构。