class Atten_model(torch.nn.Module): def __init__(self, in_dim,out_dim): super(Atten_model, self).__init__() self.k = nn.Linear(in_dim, out_dim) self.q = nn.Linear(in_dim, out_dim) self.v = nn.Linear(in_dim, out_dim) self.relu = nn.ReLU() def forward(self,x): # k q v 均将x从in_dim转变为out_dim，特征拓展、特征对应一个权重 k = self.k(x) q = self.q(x) v = self.v(x) # 点乘计算注意力 atten = F.softmax((k*q)/torch.sqrt(torch.tensor(v.shape[1])), dim = 1) # 特征值 out = atten * v return self.relu(out)这段代码什么意思

这是一个名为Atten_model的类，继承自torch.nn.Module。它有两个参数，in_dim和out_dim，分别表示输入和输出的维度。在初始化函数__init__中，它定义了三个线性层，分别是k、q和v，它们的输入维度都是in_dim，输出维度都是out_dim。此外，还定义了一个ReLU激活函数。在forward函数中，它接收一个输入x，然后将x分别通过k、q和v三个线性层，再经过ReLU激活函数，最后返回输出结果。