请用julia flux写一个简单注意力机制

以下是使用Julia Flux实现简单的注意力机制的示例代码：

using Flux

# 定义注意力机制函数
function attention(query, key, value)
    energy = transpose(query) * key  # 计算注意力能量
    weights = softmax(energy)        # 计算权重
    output = value * weights         # 加权求和
    return output
end

# 定义查询、键和值矩阵
query = rand(4, 1)
key = rand(4, 5)
value = rand(5, 1)

# 使用注意力机制计算输出
output = attention(query, key, value)
println(output)

在上面的示例中，我们首先定义了一个名为`attention`的函数，它接受查询、键和值作为输入，并使用这些输入计算注意力机制的输出。在`attention`函数内部，我们首先计算注意力能量，然后使用softmax函数计算权重，并将权重应用于值矩阵，得到最终的输出。

接下来，我们定义了查询、键和值矩阵，并使用这些矩阵调用`attention`函数，得到一个包含注意力机制输出的矩阵。最后，我们打印输出结果。

注意力机制是深度学习中一种重要的技术，它可以帮助模型在处理序列和图像等数据时更好地捕捉相关信息。使用Julia Flux编写注意力机制的代码非常简单，只需要定义一个函数来计算注意力机制的输出即可。