在Transformer使用卷积网络进行QK的计算，如何保证维度和原来不使用卷积的计算结果一致，请给出代码

在Transformer中，自注意力机制（Self-Attention）是核心组成部分，其计算过程包括查询（Q），键（K）和值（V）的生成。在不使用卷积网络的情况下，这些矩阵通常是通过线性变换得到的，并且其维度是一致的，以保证后续的点积（Dot-Product）计算可以顺利进行。

如果要在Transformer中使用卷积网络进行Q和K的计算，我们需要确保卷积操作不会改变矩阵的维度，尤其是它们在进行点积运算时的维度。这通常通过在卷积之后使用适当的上采样或下采样技术来保证维度的一致性。

为了简化问题，我们假设卷积网络是一维的，并且输入的维度是确定的。以下是一个简化的代码示例，展示了如何使用PyTorch框架，保证经过卷积网络处理后的Q和K维度与原Transformer中的计算结果一致：

import torch
from torch import nn

class ConvolutionalAttention(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, out_features):
        super(ConvolutionalAttention, self).__init__()
        # 假设输入和输出特征的维度是相同的
        self.conv_q = nn.Conv1d(in_channels=in_features, out_channels=out_features, kernel_size=1)
        self.conv_k = nn.Conv1d(in_channels=in_features, out_channels=out_features, kernel_size=1)

    def forward(self, x):
        # x的形状假设为(batch_size, in_features, sequence_length)
        # 为了适应1D卷积的要求，我们先交换维度
        x = x.permute(0, 2, 1)
        # 应用1D卷积
        q = self.conv_q(x)
        k = self.conv_k(x)
        # 再次交换维度，以得到期望的输出形状
        q = q.permute(0, 2, 1)
        k = k.permute(0, 2, 1)
        # 返回经过卷积的Q和K，此时它们的维度与原始Transformer中的Q和K相同
        return q, k

# 假设输入特征的维度是64，输出特征的维度也是64
conv_attn = ConvolutionalAttention(in_features=64, out_features=64)

# 假设我们有一个batch_size为32，序列长度为512的输入数据
batch_size = 32
sequence_length = 512
x = torch.randn(batch_size, 64, sequence_length)

# 计算Q和K
q, k = conv_attn(x)

# 检查维度
print(q.shape)  # 应该是(batch_size, out_features, sequence_length)
print(k.shape)  # 应该是(batch_size, out_features, sequence_length)

在这个示例中，我们使用了`nn.Conv1d`来实现一维卷积，注意要设置`kernel_size=1`以保证卷积操作不会改变特征的维度。此外，我们通过`permute`方法调整了数据的维度，以适应卷积操作和后续的点积运算。