crossattn = CrossAttention(d_in, d_out_kq, d_out_v) first_input = embedded_sentence second_input = torch.rand(8, d_in) print("First input shape:", first_input.shape) print("Second input shape:", second_input.shape) context_vectors = crossattn(first_input, second_input) print(conte...
这边我们简单看一下cross-attention的代码实现: classCrossAttention(nn.Module):def__init__(self,dim,num_heads=8,qkv_bias=False,qk_scale=None,attn_drop=0.,proj_drop=0.):super().__init__()self.num_heads=num_headshead_dim=dim//num_heads# NOTE scale factor was wrong in my original vers...
super(Multiheadattention, self).__init__() self.d_model=d_model self.head_dim= self.d_model //heads self.heads_num=heads self.input_dim=input_dim self.to_q= nn.Linear(self.input_dim, self.d_model)#batch_size, input_dim, d_modelself.to_k = nn.Linear(self.input_dim, self.d_...
需要注意的是,填充(Padding)掩码会被同时用于编码器和解码器的输入,论文中的 Masked-Attention 特指使用了未来掩码的情况(如果使用了任一掩码就叫 Masked 的话,其他两个注意力模块都得增加 Masked 前缀)。 另外,根据输入数据的来源,还可以将注意力分为自注意力(Self-Attention)和交叉注意力(Cross-Attention)。
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))
Cross Attention Block (CAB) = Inner-Patch Self-Attention Block (IPSA) + Cross-Patch Self-Attention Block (CPSA): IPSA:就是标准的基于patch的attention,即attention的输入为B*nph*npw,ph*pw,C大小的tensor,得到的是空间大小为ph*pw,ph*pw的attention矩阵。该模块建模了...
多头注意力机制中包含了三种,分别是self-attention(自注意力机制)、cross-attention(交叉注意机制)和masked self attention(掩码自注意力机制)。 Scaled Dot-Product Attention Scaled Dot-Product Attention是计算注意力的核心,它引入了三个变量 、 和 ,结构见下图。
MultiHeadAttention(n_head, d_model, d_k, d_v, dropout=dropout) self.cross_attn = MultiHeadAttention(n_head, d_model, d_k, d_v, dropout=dropout) self.ffn = PositionwiseFeedForward(d_model, d_inner, dropout=dropout) def forward(self, x, encoder_y, tgt_mask=None, cross_attn_mask...
Transformer论文中描述了Cross-Attention，但尚未给出此名称。Cross-Attention 可以用于合并两个嵌入序列，而不考虑形式，例如，图像和文本。Transformer体系结构中混合两个不同嵌入序列的注意机制这两个序列必须具有相同的维度这两个序列可以是不同的形式（例如文本、图像、声音）其中一个序列定义了作为查询Q输入的输出长度...
解码器中的交叉注意力层(Cross attention layer) 编码器中的全局自注意力层(Global self attention layer) 解码器中的因果自注意力层(Casual attention layer) 如下图所示: 注意力机制基础 注意力机制的数学表示如下: 表达式中,Q,K和V分别指的是查询(Query),键(Key)以及值(Value)矩阵;这三种矩阵中,每一行都对...