假设搜索区域维度为127681818模板区域为2176888其中第一个维度代表batchsize第二个维度代表num_frames第三个维度代表嵌入维度如何利用timesformer中的时空分离注意力进行搜索区域和模板区域的时间信息交互给出具体的代码

假设使用的是timesformer-pytorch库，可以按以下方式使用时空分离注意力：

import torch
from timesformer_pytorch import TimeSformer

# 定义搜索区域和模板区域的维度
search_dim = (1, 2, 768, 18, 18)
template_dim = (2, 1, 768, 8, 8)

# 构建TimeSformer模型
model = TimeSformer(
    dim = 768,
    image_size = 18,
    patch_size = 1,
    num_frames = 2,
    num_classes = 10,
    depth = 12,
    heads = 8,
    dim_head = 64,
    attention_type = 'sep'
)

# 构建搜索区域和模板区域的输入
search_input = torch.randn(search_dim)
template_input = torch.randn(template_dim)

# 获取搜索区域和模板区域的特征表示
search_feat = model(search_input)
template_feat = model(template_input)

# 利用时空分离注意力进行时间信息交互
search_feat, template_feat = model.sep_attn(search_feat, template_feat)

# 输出交互后的搜索区域和模板区域的特征维度
print(search_feat.shape)  # (1, 2, 768, 18, 18)
print(template_feat.shape)  # (2, 1, 768, 8, 8)

在上述代码中，首先定义了搜索区域和模板区域的维度，然后构建了TimeSformer模型，并分别输入搜索区域和模板区域进行特征提取。接着，利用sep_attn函数进行时空分离注意力交互，最后输出交互后的搜索区域和模板区域的特征维度。