layer = Multi_CrossAttention(768,768,8) layer.print() ## model1_output是作为query的部分 ## model2_output是作为key和value的部分 ## attention_mask可以是一个不包含对角线的上三角矩阵(在decoder结构中,这是为了遮挡住每一个单词之后的信息); ### 我的理解是可以是query,padding前的长度,这样可以保证...
getPtrWithOffset<T>(mem_cache_offset)}}}; cross_attention_layer_->forward(&cross_attention_output_tensors, &cross_attention_input_tensors, &decoder_layer_weight->at(l).cross_attention_weights); 2. 主体框架 主体框架代码由三部分构成,分别是该step的QKV生成、output生成和Linear输出。其中第一部分...
然后正式进入了EncoderLayer层的,attention的计算的部分: 这个attention的计算也就是AutoCorrelationLayer这个部分:发现这个部分相比于Transformer的attention的计算中主要有区别的就是inner_correlation这个部分。 接下来进入到了其中最麻烦的部分也就是,AutoCorrelation的计算的部分。
layer = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(num_features=64), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2), nn.Dropout(0.2) ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 不同点3:nn.xxx 不需要自己定义和管理weight;而nn.functional.xxx需要自己定义weight,每次调用...
@文心快码upcast cross attention layer to float32 文心快码 在深度学习模型中,特别是使用PyTorch或TensorFlow这样的框架时,处理数据类型转换是一个常见的需求。对于您提到的“upcast cross attention layer to float32”的需求,我们可以按照以下步骤来操作: 确定cross attention layer的数据类型 在PyTorch或TensorFlow中...
Self Reproduction Code of Paper "Reducing Transformer Key-Value Cache Size with Cross-Layer Attention (MIT CSAIL) - JerryYin777/Cross-Layer-Attention
论文地址:[2108.00154] CrossFormer: A Versatile Vision Transformer Hinging on Cross-scale Attention (arxiv.org) 代码地址:https://github.com/cheerss/CrossFormer 一、Motivation 主要还是ViT的历史遗留问题 ViT在处理输入时,将图片划分为了相等大小的图像块(Patch),然后通过linear操作生成token序列,这种操作导致Vi...
def __init__(self, dim, num_heads, ffn_expand_factor, bias, LayerNorm_type): super(TransformerBlock, self).__init__() self.norm1 = LayerNorm(dim, LayerNorm_type) self.attn = Attention(dim, num_heads, bias) self.norm2 = LayerNorm(dim, LayerNorm_type) self.ffn = FeedFor...
Moreover, a cross-layer attention module (CAM) is designed to obtain the non-local association of small objects in each layer, and further strengthen its representation ability through cross-layer integration and balance. Extensive experiments on the publicly available dataset (DIOR dataset and NWPU...
一个BasicTransformerBlock包含两个CrossAttention layer(attn1,attn2) 第一个layer只是self attention,不与condition embedding做交互 第二个才是cross embedding,当condition embedding为None时也是self-attention #此处只把一些跟access attention有关的代码放出来,其他的省略 ...