在深度学习中，特别是在 Transformer 模型和注意力机制（Attention Mechanism）中，`attn_mask`（注意力掩码）是一个用于控制注意力计算的张量。它决定了在计算注意力分数时，哪些位置应该被关注，哪些位置应该被忽略。`attn_mask` 的形状和值会直接影响模型的行为。
结合你的问题和上下文（`text_to_video_synthesis_model.py` 和 `open_clip/transformer.py` 中的错误），我们来详细解释 `attn_mask` 形状为 `(1, 1)` 和 `(77, 77)` 的含义，以及它们在当前场景下的意义。
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### 1. `attn_mask` 的作用
在 Transformer 的多头注意力机制中，注意力分数是通过查询（Query）、键（Key）和值（Value）计算的，公式如下：
\[ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V \]
- \( QK^T \) 是一个形状为 `(batch_size, seq_len, seq_len)` 的矩阵，表示每个查询与所有键的相似度得分。
- `attn_mask` 是一个与 \( QK^T \) 形状相同的张量（或广播后兼容的形状），用于在计算 `softmax` 前对某些位置的得分进行屏蔽。
- 屏蔽的方式通常是将不需要关注的位置设置为负无穷（`-inf`），这样在 `softmax` 后这些位置的权重接近于 0，从而忽略它们。
`attn_mask` 的常见用途包括：
- **因果掩码（Causal Mask）**：在自回归模型（如 GPT）中，确保当前 token 只能关注之前的 token。
- **填充掩码（Padding Mask）**：在处理变长序列时，屏蔽填充（padding）位置。
- **自定义掩码**：根据任务需求，控制特定的注意力模式。
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### 2. `attn_mask` 形状为 `(1, 1)` 的含义
当 `attn_mask` 的形状为 `(1, 1)` 时，它通常表示以下几种情况：
- **广播到所有位置**：
- 在 PyTorch 的多头注意力实现中（`torch.nn.functional.multi_head_attention_forward`），`attn_mask` 的形状可以被广播到 `(batch_size, seq_len, seq_len)`。
- 形状 `(1, 1)` 表示一个标量掩码，广播后对所有 batch 和所有 token 位置应用相同的掩码值。
- 例如，如果 `attn_mask = torch.ones(1, 1)`，表示不屏蔽任何位置（所有位置都可以被关注）。如果 `attn_mask = torch.tensor([[-inf]])`，表示屏蔽所有位置。
- **无特定掩码需求**：
- 在某些场景下，模型可能不需要复杂的注意力屏蔽（例如，没有 padding 或因果关系）。
- `(1, 1)` 是最简单的掩码形状，表明注意力计算可以自由进行，不需要额外的屏蔽逻辑。
- 在你的错误中，`open_clip` 的注意力模块期望 `attn_mask`
