Cross Attention（XATTN ）pytorch实现

XATTN 是 “Cross Attention” 的缩写，表示交叉注意力机制。这是一种在多模态模型中常用的机制，用于在不同模态（例如，视觉和文本）之间建立联系和融合信息。

交叉注意力机制（Cross Attention）

交叉注意力机制是 Transformer 中的一种变体，通常用于多模态任务，例如视觉问答、图像字幕生成等。它的主要作用是让一个模态（如文本）关注并融合另一个模态（如图像）的信息，从而实现更好的理解和生成。

基本概念

1. Query、Key、Value：

   • Query（查询）：来自一个模态的输入向量。
   • Key（键）和 Value（值）：来自另一个模态的输入向量。

2. 计算注意力权重：

   • 使用 Query 和 Key 计算注意力权重，表示 Query 对每个 Key 的相关性。
   • 常用的注意力函数是点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）：
     $$\text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}\left(\frac{Q{K}^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$$
     其中，$Q$ 是 Query，$K$ 是 Key，$V$ 是 Value，$d_k$ 是 Key 的维度。

3. 加权求和：

   • 使用计算出的注意力权重对 Value 进行加权求和，得到融合后的表示。

交叉注意力的应用

在多模态任务中，交叉注意力机制允许模型在处理文本时参考图像信息，或者在处理图像时参考文本信息。例如：

1. 图像字幕生成：

   • 图像特征作为 Key 和 Value，文本特征作为 Query，通过交叉注意力机制生成描述图像的文本。

2. 视觉问答：

   • 问题文本特征作为 Query，图像特征作为 Key 和 Value，通过交叉注意力机制生成答案。

代码实现

import torch
import torch.nn.functional as F

# 假设文本特征 T 和图像特征 I
T = torch.randn(32, 10, 512)  # (batch_size, text_seq_len, feature_dim)
I = torch.randn(32, 20, 512)  # (batch_size, image_seq_len, feature_dim)

# 计算 Query, Key, Value
Q = T  # Query 来自文本特征，形状 (batch_size, text_seq_len, d_k)
K = I  # Key 来自图像特征，形状 (batch_size, image_seq_len, d_k)
V = I  # Value 来自图像特征，形状 (batch_size, image_seq_len, d_v)

# 获取特征维度
d_k = Q.size(-1)  # d_k 是 Query 和 Key 的特征维度

# 计算注意力得分
scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(torch.tensor(d_k, dtype=torch.float32))

# 计算注意力权重
attention_weights = F.softmax(scores, dim=-1)

# 加权求和值
cross_attention_output = torch.matmul(attention_weights, V)

# 输出形状
print(cross_attention_output.shape)  # 输出形状为 (batch_size, text_seq_len, d_v)


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文本特征作为 Query，图像特征作为 Key 和 Value，通过交叉注意力机制计算得到融合后的表示。

Query来自文本特征，Key和Value来自图像特征。让我们逐步分析为什么输出的形状是 (batch_size, text_seq_len, d_v)。

代码分析

1. 输入张量:

   • T 是文本特征，形状为 (batch_size, text_seq_len, feature_dim)。
   • I 是图像特征，形状为 (batch_size, image_seq_len, feature_dim)。

2. Query, Key, Value 的选择:

   • Q = T：Query来自文本特征，其形状为 (batch_size, text_seq_len, d_k)。
   • K = I：Key来自图像特征，其形状为 (batch_size, image_seq_len, d_k)。
   • V = I：Value来自图像特征，其形状为 (batch_size, image_seq_len, d_v)。

3. 计算注意力得分:

   scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(torch.tensor(d_k, dtype=torch.float32))
   1

   • scores 的形状为 (batch_size, text_seq_len, image_seq_len)，因为它是通过将 (batch_size, text_seq_len, d_k) 的 Q 与 (batch_size, d_k, image_seq_len) 的 K 转置相乘得到的。

4. 计算注意力权重:

   attention_weights = F.softmax(scores, dim=-1)
   1

   • attention_weights 的形状为 (batch_size, text_seq_len, image_seq_len)，因为对 image_seq_len 维度进行了 softmax 计算。

5. 加权求和值（输出）:

   cross_attention_output = torch.matmul(attention_weights, V)
   1

   • 这里，attention_weights 的形状是 (batch_size, text_seq_len, image_seq_len)，V 的形状是 (batch_size, image_seq_len, d_v)。
   • 矩阵乘法后，cross_attention_output 的形状是 (batch_size, text_seq_len, d_v)。
   • 这意味着对于每个文本序列中的每个词，您都计算了来自图像序列中所有元素的加权和，因而输出的序列长度是 text_seq_len。

总结

输出的形状是 (batch_size, text_seq_len, d_v) 是因为在跨模态注意力机制中，文本特征的每个词（Query）通过注意力机制与图像特征（Key和Value）进行交互，得到加权求和的结果，因此输出的序列长度保持为 text_seq_len。