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` 为 `(1, 1)`，可能因为：
    - 当前推理场景处理的是单批次数据（`batch_size=1`）。
    - 模型假设输入序列不需要特定的注意力屏蔽（例如，固定长度或没有 padding）。

- **上下文中的意义**：
  - 在 `open_clip/transformer.py` 中，`attn_mask` 被传递到 `torch.nn.functional.multi_head_attention_forward`，期望形状为 `(1, 1)`，表示当前注意力计算不需要复杂的掩码，可能只处理单个 token 或广播到整个序列。

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### 3. `attn_mask` 形状为 `(77, 77)` 的含义
当 `attn_mask` 的形状为 `(77, 77)` 时，它表示以下情况：

- **序列长度为 77 的掩码**：
  - `(77, 77)` 的形状对应于一个序列长度为 77 的注意力掩码矩阵。
  - 在 Transformer 中，`attn_mask[i, j]` 控制第 `i` 个 token 是否可以关注第 `j` 个 token。
  - 例如：
    - 如果 `attn_mask[i, j] = 0`，表示允许关注。
    - 如果 `attn_mask[i, j] = -inf`，表示屏蔽（不关注）。

- **CLIP 模型的文本处理**：
  - 在你的代码中（`text_to_video_synthesis_model.py`），`self.model.attn_mask` 形状为 `(77, 77)`，这与 CLIP 模型的文本分词长度有关。
  - CLIP（如 `open_clip`）通常将文本分词为最多 77 个 token（包括 `[CLS]` 和 `[EOS]` 等特殊 token）。
  - `attn_mask` 形状为 `(77, 77)` 表示它是为最大序列长度 77 设计的掩码，可能用于：
    - 屏蔽 padding token（对于短文本，填充部分被屏蔽）。
    - 实现因果注意力（在某些 CLIP 变体中，可能限制 token 只能关注之前的 token）。

- **上下文中的问题**：
  - 在 `encode_with_transformer` 中，`self.model.attn_mask` 被传递到 `text_transformer_forward`，最终到达 `open_clip` 的注意力模块。
  - `open_clip` 的实现期望 `attn_mask` 为 `(1, 1)`，但 `modelscope` 提供了 `(77, 77)`，导致形状不匹配。
  - 这可能是因为：
    - `modelscope` 的 `text-to-video-synthesis` 模型假设 CLIP 的注意力需要 `(77, 77)` 掩码（可能是从预训练模型继承）。
    - `open_clip` 的注意力实现未正确处理 `(77, 77)` 掩码，或者当前推理场景不需要如此复杂的掩码。

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### 4. 为什么会报错？
从错误日志来看：

```
RuntimeError: The shape of the 2D attn_mask is torch.Size([77, 77]), but should be (1, 1).
```

- **期望 `(1, 1)`**：
  - `open_clip/transformer.py` 中的注意力模块（`torch.nn.functional.multi_head_attention_forward`）期望 `attn_mask` 为 `(1, 1)`，可能是因为：
    - 当前处理的是单批次数据（`batch_size=1`）。
    - 模型配置或推理逻辑假设不需要复杂的注意力屏蔽。
    - `open_clip` 的实现可能简化了掩码处理，期望广播形状 `(1, 1)`。

- **实际提供 `(77, 77)`**：
  - `modelscope` 的 `text_to_video_synthesis_model.py` 中，`self.model.attn_mask` 被初始化为 `(77, 77)`，可能是为 CLIP 的最大 token 长度 77 设计的。
  - 这个掩码被错误地传递到 `open_clip`，导致形状不匹配。

- **潜在原因**：
  - `modelscope` 和 `open_clip` 的版本或配置不完全兼容。
  - `self.model.attn_mask` 的初始化未根据推理场景动态调整。
  - 输入文本的 tokenization 逻辑导致掩码形状未正确适配。

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### 5. 解决方法（结合你的上下文）
你已经在 `text_to_video_synthesis_model.py` 中修复了设备问题（`self.device = torch.device('cpu')`），现在需要解决 `attn_mask` 形状问题。以下是具体步骤：

#### 方法1：强制 `attn_mask` 为 `(1, 1)`
在 `text_transformer_forward` 方法中，设置 `attn_mask` 为 `(1, 1)`，以满足 `open_clip` 的期望。

1. **编辑文件**：
   ```bash
   nano /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/modelscope/models/multi_modal/video_synthesis/text_to_video_synthesis_model.py
   ```

2. **修改 `text_transformer_forward`**：
   找到：
   ```python
   def text_transformer_forward(self, x: torch.Tensor, attn_mask=None):
       for i, r in enumerate(self.model.transformer.resblocks):
           if i == len(self.model.transformer.resblocks) - self.layer_idx:
               break
           x = r(x, attn_mask=attn_mask)
       return x
   ```
   修改为：
   ```python
   def text_transformer_forward(self, x: torch.Tensor, attn_mask=None):
       attn_mask = torch.ones(1, 1).to(x.device)  # 强制 attn_mask 为 (1, 1)
       for i, r in enumerate(self.model.transformer.resblocks):
           if i == len(self.model.transformer.resblocks) - self.layer_idx:
               break
           x = r(x, attn_mask=attn_mask)
       return x
   ```

3. **保存并运行**：
   ```bash
   python text-to-video.py
   ```

#### 方法2：禁用 `attn_mask`
如果模型不需要掩码，传递 `attn_mask=None`。

1. **编辑文件**：
   ```bash
   nano /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/modelscope/models/multi_modal/video_synthesis/text_to_video_synthesis_model.py
   ```

2. **修改 `encode_with_transformer`**：
   找到：
   ```python
   x = self.text_transformer_forward(x, attn_mask=self.model.attn_mask)
   ```
   替换为：
   ```python
   x = self.text_transformer_forward(x, attn_mask=None)
   ```

3. **保存并运行**：
   ```bash
   python text-to-video.py
   ```

#### 方法3：调整 `attn_mask` 初始化
修改 `self.model.attn_mask` 的初始化。

1. **查找 `attn_mask` 初始化**：
   ```bash
   grep -n "attn_mask" /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/modelscope/models/multi_modal/video_synthesis/text_to_video_synthesis_model.py
   ```

2. **编辑文件**：
   ```bash
   nano /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/modelscope/models/multi_modal/video_synthesis/text_to_video_synthesis_model.py
   ```

3. **修改初始化**：
   找到类似：
   ```python
   self.model.attn_mask = torch.ones(77, 77)
   ```
   替换为：
   ```python
   self.model.attn_mask = torch.ones(1, 1)
   ```

4. **保存并运行**：
   ```bash
   python text-to-video.py
   ```

#### 方法4：调试 `attn_mask` 和 `tokens`
添加打印，检查 `attn_mask` 和输入 `tokens`。

1. **编辑文件**：
   ```bash
   nano /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/modelscope/models/multi_modal/video_synthesis/text_to_video_synthesis_model.py
   ```

2. **修改 `encode_with_transformer`**：
   在：
   ```python
   x = self.text_transformer_forward(x, attn_mask=self.model.attn_mask)
   ```
   前添加：
   ```python
   print(f"Input text shape: {text.shape}, attn_mask shape: {self.model.attn_mask.shape}")
   ```

3. **运行并检查**：
   ```bash
   python text-to-video.py
   ```

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### 6. 总结 `(1, 1)` 和 `(77, 77)` 的区别
- **`(1, 1)`**：
  - 表示最简单的注意力掩码，广播到所有 batch 和 token 位置。
  - 通常用于不需要复杂屏蔽的场景（例如，单批次、固定长度、或无 padding）。
  - 在你的错误中，`open_clip` 期望这种形状，说明其注意力模块可能简化了掩码处理。

- **`(77, 77)`**：
  - 表示为序列长度 77 设计的掩码，常见于 CLIP 模型，处理最大 77 个 token 的文本。
  - 每个元素控制特定 token 之间的注意力关系（例如，屏蔽 padding 或实现因果注意力）。
  - 在 `modelscope` 中，`self.model.attn_mask` 使用此形状，但与 `open_clip` 的期望不符。

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### 推荐步骤
1. **优先**：方法1（在 `text_transformer_forward` 中强制 `attn_mask` 为 `(1, 1)`）。
2. 尝试方法2（禁用 `attn_mask`）。
3. 添加调试打印（方法4），确认 `attn_mask` 和 `text` 形状。
4. 检查 `attn_mask` 初始化（方法3）。

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### 下一步
请提供：
- 调试打印日志（如果使用了方法4）。
- `grep -n "attn_mask" /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/modelscope/models/multi_modal/video_synthesis/text_to_video_synthesis_model.py` 输出。
- `modelscope` 和 `open_clip` 版本：
  ```bash
  pip show modelscope open-clip-torch
  ```
- 最新错误日志（如果有）。
我可以进一步协助！