cross attention中的q k v

在Cross Attention中，每个头都有自己的QKV和输出，其中：

- Q（Query）表示查询向量，用于计算注意力权重（Attention Weight）。
- K（Key）表示键向量，用于将输入的序列编码为键值对，供查询向量使用。
- V（Value）表示值向量，用于与查询向量的注意力权重相乘，得到最终的输出。

在Cross Attention中，Q、K、V都是由不同的输入序列生成的。具体来说，假设我们有两个序列A和B，其中A的每个元素都需要与B的每个元素进行交互，那么我们就可以将A的元素作为Query，将B的元素作为Key和Value，用于计算Attention。这样，每个Query都会与所有的Key进行计算，得到一组Attention权重，然后利用这些权重将对应的Value加权求和，得到最终的输出。这个过程就是Cross Attention的核心操作。

相关问题

transformer中cross attention的输入是什么

Transformer中的cross attention输入包括三个部分：query、key和value。其中，query表示当前时间步的输入，key和value表示Transformer中前一层的输出。在decoder端，cross attention还会加上一个mask矩阵，用于遮挡解码器中未来的token，防止信息泄露。具体来说，把query、key、value和mask分别表示为$Q\in\mathbb{R}^{l_q\times d_k}$、$K\in\mathbb{R}^{l_k\times d_k}$、$V\in\mathbb{R}^{l_k\times d_v}$和$M\in\mathbb{R}^{l_q\times l_k}$，其中$d_k$、$d_v$分别表示key和value的维度，$l_q$、$l_k$分别表示query和key的长度。则cross attention的输出为：

$$\text{Attention}(Q,K,V,M)=\text{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}+M) V$$

其中，$QK^T$表示query和key的乘积，$\frac{1}{\sqrt{d_k}}$是一个缩放因子，用于避免点积过大或过小，从而影响梯度下降的效果。softmax函数将$QK^T$的每个元素转化为一个权重值，用于加权求和value。mask矩阵$M$则用于遮挡不应该被注意到的部分，如在解码器端，用于遮挡未来的token。

cross+attention

Cross-attention是Transformer中的一种注意力机制，用于处理输入序列之间的交互。在Cross-attention中，查询（Q）和键（K）来自不同的输入序列，而值（V）仍然来自同一序列。Cross-attention的计算方式为：$Attention(Q,K,V)=softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V$，其中$d_k$是键向量的维度。Cross-attention可以用于多模态任务，如图像字幕生成和视频描述生成等。

以下是一个使用PyTorch实现的Cross-attention的例子：

import torch
import torch.nn as nn

class CrossAttention(nn.Module):
    def __init__(self, query_dim, key_dim, value_dim):
        super(CrossAttention, self).__init__()
        self.query_dim = query_dim
        self.key_dim = key_dim
        self.value_dim = value_dim
        self.query_linear = nn.Linear(query_dim, key_dim)
        self.key_linear = nn.Linear(key_dim, query_dim)
        self.value_linear = nn.Linear(value_dim, query_dim)

    def forward(self, query, key, value):
        Q = self.query_linear(query)
        K = self.key_linear(key)
        V = self.value_linear(value)
        attention_weights = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(torch.tensor(self.key_dim).float())
        attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=-1)
        output = torch.matmul(attention_weights, V)
        return output