自注意力机制中的掩码Mask的生成_mask掩码

在自注意力机制中，掩码是一种用来控制模型在处理序列数据时忽略无效部分的技术。具体来说，掩码是一个与输入序列的长度相同的、由0和1组成的矩阵。其中，0表示对应位置是无效的，1表示对应位置是有效的。
在自注意力机制中，掩码被用来屏蔽（即将其值置为一个很小的负无穷）无效的位置。这样，在进行自注意力计算时，无效位置的权重就会变得非常小（接近于0），从而将其对最终结果的影响降到最小。
掩码的作用是确保模型不会关注到输入序列中的填充部分（即长度不足的部分），这在处理变长序列时非常重要。通过使用掩码，模型能够更好地捕捉到序列中的有效信息。Transformer 模型里面涉及两种 mask，分别是 padding mask 和 sequence mask。

Padding Mask

padding mask：因为每个批次输入序列长度是不一样，需要对输入序列进行对齐。给较短的序列后面填充 0，对于输入太长的序列，截取左边的内容，把多余的直接舍弃。这些填充的位置，没什么意义，所以我们的attention机制不应该把注意力放在这些位置上，所以我们需要进行一些处理。

具体的做法是，把这些位置的值加上一个非常大的负数(负无穷)，这样的话，经过 softmax，这些位置的概率就会接近0！

而我们的 padding mask 实际上是一个张量，每个值都是一个Boolean，值为 false 的地方就是我们要进行处理的地方。

Sequence mask

sequence mask 是为了使得 decoder 不能看见未来的信息。也就是对于一个序列，在 time_step 为 t 的时刻，我们的解码输出应该只能依赖于 t 时刻之前的输出，而不能依赖 t 之后的输出。因此我们需要想一个办法，把 t 之后的信息给隐藏起来。

具体做法：产生一个上三角矩阵，上三角的值全为0。把这个矩阵作用在每一个序列上。

 对于 decoder 的 self-attention，同时需要padding mask 和 sequence mask 作为 attn_mask，具体实现就是两个mask相加作为attn_mask。
其他情况，attn_mask 一律等于 padding mask。
编码器处理输入序列，最终输出为一组注意向量k和v。每个解码器将在其“encoder-decoder attention”层中使用k,v注意向量，这有助于解码器将注意力集中在输入序列中的适当位置。
掩码的生成具体实现如下：、

•     def calculate_mask(self, x_size):
          # calculate attention mask for SW-MSA
          H, W = x_size
          img_mask = torch.zeros((1, H, W, 1))  # 1 H W 1，初始化推向掩码
          h_slices = (slice(0, -self.window_size),  # slice 函数来生成用于切片操作的索引,从位置0开始到位置-self.window_size结束的切片操作
                      slice(-self.window_size, -self.shift_size),
                      slice(-self.shift_size, None))  # 高度的大小
          w_slices = (slice(0, -self.window_size),
                      slice(-self.window_size, -self.shift_size),
                      slice(-self.shift_size, None))  # 从位置-self.shift_size开始到最后位置结束的切片操作
          cnt = 0
          for h in h_slices:
              for w in w_slices:
                  img_mask[:, h, w, :] = cnt
                  cnt += 1  # 掩码的设置，需要的地方设置为1，不需要的地方设置为0
   
          mask_windows = window_partition(img_mask, self.window_size)  # nW, window_size, window_size, 1,掩码的窗口划分
          mask_windows = mask_windows.view(-1, self.window_size * self.window_size)  # 维度调整
          attn_mask = mask_windows.unsqueeze(1) - mask_windows.unsqueeze(2)  # 创建注意力机制中的掩码张量，以便在自注意力或其他形式的掩码注意力中屏蔽掉不需要的位置
          attn_mask = attn_mask.masked_fill(attn_mask != 0, float(-100.0)).masked_fill(attn_mask == 0, float(0.0))
          # masked_fill 函数的作用是将输入张量中满足掩码条件的元素替换为指定的值
   
          return attn_mask