cross mask attention

Cross-mask attention是指在多个输入序列之间进行注意力计算的一种机制。在这种机制下，每个输入序列都会被掩码，以避免模型在计算注意力时考虑到无效的位置。同时，模型会计算不同输入序列之间的交叉注意力，以更好地捕捉它们之间的关系。

例如，在多轮对话中，我们可以将每个对话轮次看作一个输入序列，并使用交叉注意力来捕捉不同轮次之间的关系。

相关问题

cross attention代码

### 关于Cross Attention的代码实现

在处理跨模态数据或多源信息融合的任务时，cross attention机制能够有效地捕捉不同序列间的关系。下面是一个基于TensorFlow框架下的cross attention模块的具体实现方法[^2]。

import tensorflow as tf

class CrossAttention(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, d_model, num_heads):
        super(CrossAttention, self).__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.d_model = d_model
        
        assert d_model % self.num_heads == 0
    
        self.depth = d_model // self.num_heads
    
        self.wq = tf.keras.layers.Dense(d_model)
        self.wk = tf.keras.layers.Dense(d_model)
        self.wv = tf.keras.layers.Dense(d_model)
    
        self.dense = tf.keras.layers.Dense(d_model)

    def split_heads(self, x, batch_size):
        """分头操作"""
        x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.num_heads, self.depth))
        return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])
    
    def call(self, v, k, q, mask=None):
        batch_size = tf.shape(q)[0]

        q = self.wq(q)  
        k = self.wk(k)  
        v = self.wv(v)  

        q = self.split_heads(q, batch_size) 
        k = self.split_heads(k, batch_size) 
        v = self.split_heads(v, batch_size) 

        scaled_attention, _ = self.scaled_dot_product_attention(q, k, v, mask=mask)

        scaled_attention = tf.transpose(scaled_attention, perm=[0, 2, 1, 3])  

        concat_attention = tf.reshape(scaled_attention,(batch_size, -1, self.d_model)) 
    
        output = self.dense(concat_attention)  
    
        return output

    @staticmethod
    def scaled_dot_product_attention(q, k, v, mask=None):
        matmul_qk = tf.matmul(q, k, transpose_b=True) 
        
        dk = tf.cast(tf.shape(k)[-1], tf.float32)
        scaled_attention_logits = matmul_qk / tf.math.sqrt(dk)

        if mask is not None:
            scaled_attention_logits += (mask * -1e9)  

        attention_weights = tf.nn.softmax(scaled_attention_logits, axis=-1)

        output = tf.matmul(attention_weights, v)  

        return output, attention_weights

上述代码定义了一个`CrossAttention`类来完成cross attention的功能。通过线性变换将查询(query)，键(key)以及值(value)映射到相同维度空间下，并采用多头机制提高模型表达能力。scaled dot-product attention部分实现了对齐权重计算过程中的缩放和平滑处理，使得梯度更加稳定。

cross attention GRU pytorch代码

Cross-Attention GRU (长短时记忆网络) 结合了注意力机制，常用于处理序列到序列的问题，在PyTorch框架中实现这样的模型需要一些步骤。首先，你需要安装必要的库，如PyTorch、transformers等。

下面是一个简单的示例代码片段，展示了如何创建一个基于GRU的自注意力模块：

import torch
from torch import nn
from transformers import MultiheadAttention

class CrossAttentionGRU(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_heads=8, dropout=0.1):
        super(CrossAttentionGRU, self).__init__()
        
        # 使用MultiheadAttention层作为注意力部分
        self.self_attention = MultiheadAttention(input_size, num_heads, dropout=dropout)
        self.gru = nn.GRU(hidden_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)

    def forward(self, query, key, value, mask=None):
        # 自注意力计算
        context, _ = self.self_attention(query, key, value, attn_mask=mask)

        # 将注意力上下文输入GRU
        gru_input = torch.cat((query, context), dim=-1)
        gru_output, _ = self.gru(gru_input, None)

        return gru_output, context

# 创建一个实例并传递数据
model = CrossAttentionGRU(128, 64)
query = torch.randn(10, 5, 128)
key = torch.randn(10, 15, 128)
value = torch.randn(10, 15, 128)
mask = torch.BoolTensor(query.size(1), key.size(1)).triu().unsqueeze(0)
output, context = model(query, key, value, mask)