深度学习批量矩阵乘法实战解析：torch.bmm
计算当前层隐藏状态与事实关注向量之间的点积，并通过维度调整实现批量处理。
举例说明
理解批量矩阵乘法的逻辑。
假设条件（简化维度方便计算）：
batch_size = 2（2个样本）seq_len = 3（每个样本有3个token）hidden_dim = 2（隐藏层维度为2）
1. 输入张量的形状与具体值
current_hidden（原始形状 [batch_size, seq_len, hidden_dim] = [2, 3, 2]）：
假设其值为（每个元素代表一个token的隐藏状态）：
current_hidden
