请将pytorch 一个1*768的tensor与bert编码后的1*768的tensor使用交叉注意力进行连接,并给出Python代码实现
时间: 2024-05-14 15:13:45 浏览: 22
以下是实现代码:
``` python
import torch.nn as nn
import torch
class CrossAttention(nn.Module):
def __init__(self):
super(CrossAttention, self).__init__()
self.query_linear = nn.Linear(768, 768)
self.key_linear = nn.Linear(768, 768)
self.value_linear = nn.Linear(768, 768)
def forward(self, x, y):
query = self.query_linear(x)
key = self.key_linear(y)
value = self.value_linear(y)
# 计算注意力分数
attention_scores = torch.matmul(query, key.transpose(-1, -2))
attention_scores = attention_scores / torch.sqrt(torch.tensor(768).float())
attention_probs = torch.softmax(attention_scores, dim=-1)
# 利用注意力分数对value进行加权平均
output = torch.matmul(attention_probs, value)
return output
```
其中,x是1*768的tensor,y是bert编码后得到的1*768的tensor。通过query_linear、key_linear和value_linear将x和y映射到同一个空间,得到query、key和value。利用query和key计算注意力分数,再利用注意力分数对value进行加权平均。最终得到的output是1*768的tensor。
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