cross attention代码演示

当然，我可以为您提供一个简单的代码演示。以下是一个用PyTorch实现的跨注意力（cross-attention）示例：

import torch
import torch.nn as nn

class CrossAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim):
        super(CrossAttention, self).__init__()
        self.input_dim = input_dim
        self.query = nn.Linear(input_dim, input_dim)
        self.key = nn.Linear(input_dim, input_dim)
        self.value = nn.Linear(input_dim, input_dim)
        
    def forward(self, input1, input2):
        query = self.query(input1)
        key = self.key(input2)
        value = self.value(input2)
        
        scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1))
        attention_weights = torch.softmax(scores, dim=-1)
        
        output = torch.matmul(attention_weights, value)
        
        return output

# 创建输入数据
input1 = torch.randn(10, 20, 32)  # 输入1维度：[batch_size, seq_len1, emb_dim]
input2 = torch.randn(10, 30, 32)  # 输入2维度：[batch_size, seq_len2, emb_dim]

# 创建跨注意力模型
cross_attention = CrossAttention(input_dim=32)

# 前向传播
output = cross_attention(input1, input2)

print("输出维度:", output.shape)

在这个示例中，我们定义了一个名为`CrossAttention`的模型类。该模型接受两个输入`input1`和`input2`，并将它们映射到低维空间后进行注意力计算。最后，输出是经过注意力权重加权后的`input2`。

请注意，此示例代码是一个简单的跨注意力实现，仅用于演示目的。实际上，跨注意力机制可以有更多的细节和变体，具体取决于您的应用需求。