cross_attention函数:实现Cross-Attention机制。它接受查询(q)、键(k)和值(v)作为输入,以及一个可选的注意力掩码(mask)。它调用scaled_dot_product_attention函数来计算输出和注意力权重,并将其返回。 在实际应用中,Cross-Attention通常使用深度学习框架(如PyTorch或TensorFlow)的内置函数和类来实现,这些实现更加高效和...
self.linear_q,self.linear_v)defforward(self,x,y,attention_mask):"""cross-attention: x,y是两个模型的隐藏层,将x作为q的输入,y作为k和v的输入"""batch_size=x.size(0)# (B, S, D) -proj-> (B, S, D) -split-> (B, S, H, W) -trans-> (B, H, S, W)# q_s...