Self-Attention-CV是一个活跃中的项目，提供了一系列关于自注意力机制应用于计算机视觉问题的实现代码和相关资源，旨在推动该领域的发展与创新。
在PyTorch中实现计算机视觉的自注意力机制可以使用einsum和einops库。这里重点介绍如何利用这些工具构建用于计算机视觉应用的多头自注意力模块。
首先，确保安装了`self-attention-cv`库：
```shell
pip install self-attention-cv
```
如果您的机器没有GPU，则建议先在环境中预装PyTorch。
下面是一个使用多头注意力机制的例子代码。导入必要的库并定义模型和输入数据：
```python
import torch
from self_attention_cv import MultiHeadSelfAttention
model = MultiHeadSelfAttention(dim=64)
x = torch.rand(16, 10, 64) # [batch_size, tokens, dim]
mask = torch.zeros(10, 10) # tokens X tokens
```
这里，`dim`参数指定了输入特征的维度大小，矩阵`x`代表了批量中的样本数据。此外还定义了一个掩码矩阵来控制注意力机制的行为。
对于这个例子中未完成的部分（例如 `mask[5:`），您可以根据具体需求进一步完善代码实现自适应遮蔽或其它操作以满足特定应用的需求。
5星
