一.问题背景
在学习使用cross attention的时候我查阅了很多资料,发现里面说的都是cross attention的输入需要是相同维度的矩阵,但是我所需要的是可以处理不同维度数据的cross attention。
cross attention
二.cross attention的代码
看了关于cross attention的一些介绍和代码,发现大多都是这样
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class CrossAttention(nn.Module):
def __init__(self, in_dim, out_dim):
super(CrossAttention, self).__init__()
self.in_dim = in_dim
self.out_dim = out_dim
self.query = nn.Linear(in_dim, out_dim, bias=False)
self.key = nn.Linear(in_dim, out_dim, bias=False)
self.value = nn.Linear(in_dim, out_dim, bias=False)
def forward(self, x, y):
batch_size = x.shape[0]
num_queries = x.shape[1]
num_keys = y.shape[1]
x = self.query(x)
y = self.key(y)
# 计算注意力分数
attn_scores = torch.matmul(x, y.transpose(-2, -1)) / (self.out_dim ** 0.5)
attn_weights = F.softmax(attn_scores, dim=-1)
# 计算加权和
V = self.value(y)
output = torch.bmm(attn_weights, V)
return output
这里的x和y所输入的维度需要一致,那么从代码上看好像不太好分析如何进行改变,我们先看看cross attention的公式:
其中,为查询向量,为编码器的键向量,为编码器的值向量,为编码器键向量的维度。
所以,当输入的维度不同的时候,我们可以对从W入手进行维度的变换和适配。
那W从哪儿来呢?
注意看代码中,QKV均过了一个线性层,所以,我们将线性层的输出改为我们所需要的输出,就可以完成不同维度的输入了。
代码如下:
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class CrossAttention(nn.Module):
def __init__(self, in_dim, out_dim,in_q_dim,hid_q_dim):
super(CrossAttention, self).__init__()
self.in_dim = in_dim
self.out_dim = out_dim
self.in_q_dim = in_q_dim #新增
self.hid_q_dim = hid_q_dim #新增
# 定义查询、键、值三个线性变换
self.query = nn.Linear(in_q_dim, hid_q_dim, bias=False) #变化
self.key = nn.Linear(in_dim, out_dim, bias=False)
self.value = nn.Linear(in_dim, out_dim, bias=False)
def forward(self, x, y):
# 对输入进行维度变换,为了方便后面计算注意力分数
batch_size = x.shape[0] # batch size
num_queries = x.shape[1] # 查询矩阵中的元素个数
num_keys = y.shape[1] # 键值矩阵中的元素个数
x = self.query(x) # 查询矩阵
y = self.key(y) # 键值矩阵
# 计算注意力分数
attn_scores = torch.matmul(x, y.transpose(-2, -1)) / (self.out_dim ** 0.5) # 计算注意力分数,注意力分数矩阵的大小为 batch_size x num_queries x num_keys x num_keys
attn_weights = F.softmax(attn_scores, dim=-1) # 对注意力分数进行 softmax 归一化
# 计算加权和
V = self.value(y) # 通过值变换得到值矩阵 V
output = torch.bmm(attn_weights, V) # 计算加权和,output 的大小为 batch_size x num_queries x num_keys x out_dim
return output
例如:输入的两个矩阵分别为x=[batch, 1024, 512] y=[batch, 1024, 1024],其中X作为被用作查询,那么下面是一个实例:
# 定义输入矩阵 x 和 y,其大小分别为 1024, 512 和 1024, 1024
x = torch.randn(1, 1024, 512)
y = torch.randn(1, 1024, 1024)
# 创建 CrossAttention 模型,并对输入进行前向传播
cross_attn = CrossAttention(in_dim=1024, out_dim=1024,in_q_dim=512,hid_q_dim=1024)
output = cross_attn(x=x, y=y)
# 输出新的矩阵大小
print(output.shape) # (1, 1024,1024,1024)
print(output)
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