帮我用Python写一段cross attention的代码

好的，以下是用Python编写cross attention的示例代码：

import torch.nn as nn

class CrossAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, att_dim):
        super(CrossAttention, self).__init__()
        self.input_linear = nn.Linear(input_dim, att_dim)
        self.memory_linear = nn.Linear(input_dim, att_dim)
        self.output_linear = nn.Linear(att_dim, input_dim)
        
    def forward(self, input_vec, memory_vec):
        input_embd = self.input_linear(input_vec)
        memory_embd = self.memory_linear(memory_vec)
        attn_weights = nn.functional.softmax(input_embd.bmm(memory_embd.transpose(2, 1)), dim=-1)
        attn_output = attn_weights.bmm(memory_vec)
        output_embd = self.output_linear(attn_output)
        return output_embd

这是一个基于PyTorch框架的cross attention实现，其中input_dim和att_dim分别指输入向量的维度和注意力向量的维度。在forward函数中，输入向量input_vec通过线性映射变换成注意力向量input_embd，而记忆向量memory_vec也通过线性映射变换成记忆向量memory_embd。然后通过矩阵乘法和softmax计算注意力权重，再用权重加权得到注意力输出attn_output。最后再将注意力输出通过线性变换输出output_embd。