交叉注意力 pytorch代码

下面是一个使用Pytorch实现不同图像交叉注意力的例子：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class CrossAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(CrossAttention, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.output_size = output_size
        
        # 定义注意力层
        self.attention = nn.Linear(input_size, output_size)
        
    def forward(self, image_features, text_features):
        # 计算注意力分数
        attention_scores = self.attention(image_features)
        attention_scores = torch.matmul(attention_scores, text_features.transpose(1, 2))
        
        # 计算注意力权重
        attention_weights = F.softmax(attention_scores, dim=-1)
        
        # 计算加权和
        attended_image_features = torch.matmul(attention_weights, image_features)
        attended_text_features = torch.matmul(attention_weights.transpose(1, 2), text_features)
        
        # 拼接特征
        combined_features = torch.cat([attended_image_features, attended_text_features], dim=-1)
        
        return combined_features

这个例子定义了一个名为CrossAttention的Pytorch模块，它实现了不同图像交叉注意力。在这个模块中，我们首先定义了一个注意力层，然后在forward方法中计算注意力分数、注意力权重和加权和，并将它们拼接在一起作为最终的特征表示返回。

注意，这只是一个例子，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和调整。