```python
class Lstm_attention(nn.Module):
def __init__(self,input_size,hidden_size,num_layers):
super().__init__()
self.input_size=input_size
self.hidden_size=hidden_size
self.num_layers=num_layers
self.attention=nn.MultiheadAttention(embed_dim=hidden_size,num_heads=2)
self.lstm1=torch.nn.LSTM(input_size=self.input_size
,hidden_size=self.hidden_size
,num_layers=self.num_layers
,batch_first=True
)
self.lstm2=torch.nn.LSTM(input_size=self.hidden_size
,hidden_size=self.hidden_size
,num_layers=self.num_layers
,batch_first=True)
self.fc=nn.Linear(hidden_size,1)
def forward(self,x):
lstm1_output,(h0,c0)=self.lstm1(x)
lstm2_output,(h1,c1)=self.lstm2(lstm1_output)
atten_output_,atten_weight=self.attention(lstm2_output,lstm2_output,lstm2_output)
output_=self.fc(atten_output_)
return output_.reshape(-1,1)
```
有很多原因可能导致LSTM-Attention模型的性能表现不佳，以下是一些可能的原因和解决方案：
数据问题：可能存在训练数据的问题，如数据量不足、标签不准确或不平衡，或者数据的分布不适合用LSTM-Attention模型进行建模。解决方案是重新审查和清理数据，或者更改数据预处理方式，如增加数据增强或更改标签分布。
超参数问题：LSTM-Attention模型中有许多超参数需要调整，如学习率、批量大小、隐藏层大小、Attention权重系数等。如果这些超参数设置不当，模型就会很难收敛或者出现过拟合等问题。解决方案是使用交叉验证等技术来优化模型超参数。
模型结构问题：LSTM-Attention模型的结构也可能影响其性能，例如LSTM层数、Attention类型和输出层结构等。解决方案是仔细设计模型结构，可以尝试使用更复杂的模型结构或添加正则化等技术来提高模型的性能。
训练问题：训练过程中可能出现过拟合、欠拟合或者训练不充分等问题。解决方案是使用正则化技术、早停等方法来避免过拟合，并且可以增加训练数据或增加训练轮数来提高模型的性能。
应用场景问题：LSTM-Attention模型适用于一些序列数据处理的任务，但并不适用于所有应用场景。如果模型应用在不适当的场景中，就可能出现性能表现不佳的问题。解决方案是重新审查模型是否适合当前任务，或者尝试其他模型。
总的来说，LSTM-Attention模型性能表现不佳的原因可能有很多，需要针对具体问题进行分析和调整。
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:result = torch.bmm(tensor1, tensor2)