以下是类定义的代码: classCrossAttention(nn.Module):def__init__(self,embed_dim,num_heads):super(CrossAttention,self).__init__()self.num_heads=num_heads self.embed_dim=embed_dim# 定义线性层self.query_projection=nn.Linear(embed_dim,embed_dim)self.key_projection=nn.Linear(embed_dim,embed_di...
现在我们将上述步骤封装到一个PyTorch模块中,以便在更大规模的模型中使用: classCrossAttention(nn.Module):def__init__(self,d_model):super(CrossAttention,self).__init__()self.d_model=d_modeldefforward(self,queries,keys,values):d_k=keys.size(-1)scores=torch.matmul(queries,keys.transpose(-2,-...
空间注意力(Spatial Attention):关注图像中的特定区域。 通道注意力(Channel Attention):关注图像的不同通道(如RGB三个颜色通道)中的关键信息。 交叉注意力(Cross Attention):通过在不同输入(如两个图像或图像与文本)之间建立关联,捕捉它们之间的相互作用。 图像交叉注意力机制 图像交叉注意力机制是一种特殊的注意力...
在PyTorch中实现交叉注意力机制特征融合涉及多个步骤,包括理解交叉注意力机制的概念、实现交叉注意力机制、探索特征融合方法,并最终设计并实现特征融合方案。以下是对这些步骤的详细解答: 1. 理解交叉注意力机制的概念和原理 交叉注意力机制(Cross-Attention Mechanism)通常用于处理两个不同来源的序列数据,以捕捉它们之间的...
以下是CrossAttention类的实现: class CrossAttention(nn.Module): def __init__(self, d_in, d_out_kq, d_out_v): super().__init__() self.d_out_kq = d_out_kq self.W_query = nn.Parameter(torch.rand(d_in, d_out_kq))
对于decoder中上面的attention模块,它的Q来自下层输出,而K, V来自encoder最后的输出,此时Q != K == V,这时做的是cross-attention操作,这里就类似于Seq2Seq中attention的操作。 pytorch代码实现如下: def attention(query, key, value, mask=None, dropout=None): d_k = query.size(-1) scores = torch....
以下是CrossAttention类的实现: class CrossAttention(nn.Module): def __init__(self, d_in, d_out_kq, d_out_v): super().__init__() self.d_out_kq = d_out_kq self.W_query = nn.Parameter(torch.rand(d_in, d_out_kq))
以下是CrossAttention类的实现: classCrossAttention(nn.Module): def__init__(self, d_in, d_out_kq, d_out_v): super.__init__ self.d_out_kq = d_out_kq self.W_query = nn.Parameter(torch.rand(d_in, d_out_kq)) self.W_key = nn.Parameter(torch.rand(d_in, d_out_kq)) ...
以下是CrossAttention类的实现: classCrossAttention(nn.Module): def__init__(self, d_in, d_out_kq, d_out_v): super().__init__() self.d_out_kq = d_out_kq self.W_query = nn.Parameter(torch.rand(d_in, d_out_kq)) self.W_key = nn.Parameter(torch.rand(d_in, d_out_kq)) ...
上文提到 CrossAttention(标准的MultiHeadAttention) 的占比很高,其计算时间大约占据了UNet总体执行时间的27%。针对CrossAttention, 业界有通过分快和来实现的Flash Attention,成倍的加速效果非常明显 CrossAttention计算流程如下,只需要把其中绿框部分进行替换即可,否则会出现生成的图效果炸裂(比如梵高的星空) ...