要实现稀疏自注意力模型，可以使用BigBird这个开源库。下面是一个示例代码，演示了如何使用BigBird实现稀疏矩阵：

import torch
from bigbird.core import BigBirdSparseAttention

# 创建一个稀疏自注意力模型
attention = BigBirdSparseAttention(
    num_heads=8,             # 设置注意力头的数量
    block_size=16,           # 设置BigBird块的大小
    num_random_blocks=3,     # 设置每个块中的随机区域数量
    attention_type="block",  # 设置注意力类型为块注意力
)

# 创建一个随机稀疏矩阵作为输入
input_matrix = torch.randn((32, 64, 128))  # 输入矩阵的形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)

# 计算稀疏自注意力
output_matrix = attention(input_matrix)

print(output_matrix.shape)  # 打印输出矩阵的形状

在这个示例中，我们首先导入了BigBirdSparseAttention模型。然后，我们创建了一个稀疏自注意力模型，指定了注意力头的数量、BigBird块的大小、随机区域的数量和注意力类型。

接下来，我们创建一个随机稀疏矩阵作为输入。这个矩阵的形状是(batch_size, sequence_length, hidden_size)，其中batch_size是输入样本的数量，sequence_length是序列长度，hidden_size是隐藏层的大小。

最后，我们使用稀疏自注意力模型对输入矩阵进行计算，并打印输出矩阵的形状。

请注意，这只是一个示例代码，你可以根据自己的需求进行修改和调整。