解释一下transformer里的内积，给出相关代码

在Transformer中的内积指的是点积（dot product），也称为向量点积或内积，是两个向量之间的乘积，其结果是一个标量。在Transformer中，内积被用于计算注意力分数，通过将查询向量和键向量点积得到注意力分数，然后将注意力分数作为权重对值向量加权求和。

以下是使用PyTorch实现的简单代码示例，其中`query`、`key`和`value`分别代表查询向量、键向量和值向量：

import torch

# 定义输入向量
query = torch.randn(1, 10, 8)    # [batch_size, seq_len, hidden_size]
key = torch.randn(1, 10, 8)      # [batch_size, seq_len, hidden_size]
value = torch.randn(1, 10, 8)    # [batch_size, seq_len, hidden_size]

# 计算注意力分数
attention_scores = torch.bmm(query, key.transpose(1, 2))    # [batch_size, seq_len, seq_len]

# 对值向量加权求和
output = torch.bmm(attention_scores, value)    # [batch_size, seq_len, hidden_size]

在上述代码中，我们使用了PyTorch中的`bmm`函数来进行矩阵乘法，其中`query`、`key`和`value`的形状分别为`[batch_size, seq_len, hidden_size]`，表示批次大小、序列长度和隐藏大小。通过`query`和`key`的点积计算得到注意力分数，然后将注意力分数作为权重对`value`进行加权求和得到输出结果。