前言 本文介绍了Transformer的基本流程，分块的两种实现方式，Position Emebdding的几种实现方式，Encoder的实现方式，最后分类的两种方式，以及最重要的数据格式的介绍。
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在讲如何搭建之前，先回顾一下Transformer在计算机视觉中的结构是怎样的。这里以最典型的ViT为例。
如图所示，对于一张图像，先将其分割成NxN个patches,把patches进行Flatten，再通过一个全连接层映射成tokens,对每一个tokens加入位置编码(position embedding)，会随机初始化一个tokens，concate到通过图像生成的tokens后，再经过transformer的Encoder模块，经过多层Encoder后，取出最后的tokens(即随机初始化的tokens),再通过全连接层作为分类网络进行分类。
下面我们就根据这个流程来一步一步介绍如何搭建一个Transformer模型。、
分块
目前有两种方式实现分块，一种是直接分割，一种是通过卷积核和步长都为patch大小的卷积来分割。
直接分割直接分割即把图像直接分成多块。在代码实现上需要使用einops这个库，完成的操作是将（B，C，H，W）的shape调整为（B，(H/P *W/P)，P*P*C）。
from einops import rearrange, repeat
from einops.layers.torch import Rearrange
self.to_patch_embedding = nn.Sequential(
Rearrange('b c (h p1) (w p2) -> b (h w) (p1 p2 c)', p1 = patch_height, p2 = patch_width),
nn.Linear(patch_dim, dim),
)
这里简单介绍一下Rearrange。
Rearrange用于对张量的维度进行重新变换排序，可用于替换pytorch中的reshape，view，transpose和permute等操作。举几个例子
#假设images的shape为[32,200,400,3]
#实现view和reshape的功能
Rearrange(images,'b h w c -> (b h) w c')#shape变为（32*200, 400, 3）
#实现permute的功能
Rearrange(images, 'b h w c -> b c h w')#shape变为（32, 3, 200, 400）
#实现这几个都很难实现的功能
Rearrange(images, 'b h w c -> (b c w) h')#shape变为（32*3*400, 200）
从这几个例子看可以看出，Rearrange非常简单好用，这里的b, c, h, w都可以理解为表示符号，用来表示操作变化。通过这几个例子似乎也能理解下面这行代码是如何将图像分割的。
Rearrange('b c (h p1) (w p2) -> b (h w) (p1 p2 c)', p1 = patch_height, p2 = patch_width)
这里需要解释的是，一个括号内的两个变量相乘表示的是该维度的长度，因此不要把"h"和"w"理解成图像的宽和高。这里实际上h = H/p1, w = W/p2，代表的是高度上有几块，宽度上有几块。h和w都不需要赋值，代码会自动根据这个表达式计算，b和c也会自动对应到输入数据的B和C。
后面的"b (h w) (p1 p2 c)"表示了图像分块后的shape: （B，(H/P *W/P)，P*P*C）
这种方式在分块后还需要通过一层全连接层将分块的向量映射为tokens。
在ViT中使用的就是这种直接分块方式。
卷积分割
卷积分割比较容易理解，使用卷积核和步长都为patch大小的卷积对图像卷积一次就可以了。
self.proj = nn.Conv2d(in_chans, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size)
x = self.proj(x).flatten(2).transpose(1, 2) # B Ph*Pw C
在swin transformer中即使用的是这种卷积分块方式。在swin transformer中卷积后没有再加全连接层。
Position Embedding
Position Embedding可以分为absolute position embedding和relative position embedding。
在学习最初的transformer时，可能会注意到用的是正余弦编码的方式，但这只适用于语音、文字等1维数据，图像是高度结构化的数据，用正余弦不合适。
在ViT和swin transformer中都是直接随机初始化一组与tokens同shape的可学习参数，与tokens相加，即完成了absolute position embedding。
在ViT中实现方式：
self.pos_embedding = nn.Parameter(torch.randn(1, num_patches + 1, dim))
x += self.pos_embedding[:, :(n + 1)]
#之所以是n+1，是因为ViT中选择随机初始化一个class token，与分块得到的tokens拼接。所以patches的数量为num_patches+1。
在swin transformer中的实现方式：
from timm.models.layers import trunc_normal_
self.absolute_pos_embed = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_patches, embed_dim))
trunc_normal_(self.absolute_pos_embed, std=.02)
在TimeSformer中的实现方式：
self.pos_emb = torch.nn.Embedding(num_positions + 1, dim)
以上就是简单的使用方法，这种方法属于absolute position embedding。
还有更复杂一点的方法，以后有机会单独搞一篇文章来介绍。
感兴趣的读者可以先去看看这篇论文《
Encoder
Encoder由Multi-head Self-attention和FeedForward组成。
Multi-head Self-attentionMulti-head Self-attention主要是先把tokens分成q、k、v，再计算q和k的点积，经过softmax后获得加权值，给v加权，再经过全连接层。
用公式表示如下：
所谓Multi-head是指把q、k、v再dim维度上分成head份，公式里的dk为每个head的维度。
具体代码如下：
class Attention(nn.Module):
def __init__(self, dim, heads = 8, dim_head = 64, dropout = 0.):
super().__init__()
inner_dim = dim_head * heads
project_out = not (heads == 1 and dim_head == dim)
self.heads = heads
self.scale = dim_head ** -0.5
self.attend = nn.Softmax(dim = -1)
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
self.to_qkv = nn.Linear(dim, inner_dim * 3, bias = False)
self.to_out = nn.Sequential(
nn.Linear(inner_dim, dim),
nn.Dropout(dropout)
) if project_out else nn.Identity()
def forward(self, x):
qkv = self.to_qkv(x).chunk(3, dim = -1)
q, k, v = map(lambda t: rearrange(t, 'b n (h d) -> b h n d', h = self.heads), qkv)
dots = torch.matmul(q, k.transpose(-1, -2)) * self.scale
attn = self.attend(dots)
attn = self.dropout(attn)
out = torch.matmul(attn, v)
out = rearrange(out, 'b h n d -> b n (h d)')
return self.to_out(out)
这里没有太多可以解释的地方，介绍一下q、k、v的来源，由于这是self-attention，因此q=k=v(即tokens)，若是普通attention，则k= v，而q是其它的东西，例如可以是另一个尺度的tokens，或视频领域中的其它帧的tokens。
FeedForward
这里不用多介绍。
class FeedForward(nn.Module):
def __init__(self, dim, hidden_dim, dropout = 0.):
super().__init__()
self.net = nn.Sequential(
nn.Linear(dim, hidden_dim),
nn.GELU(),
nn.Dropout(dropout),
nn.Linear(hidden_dim, dim),
nn.Dropout(dropout)
)
def forward(self, x):
return self.net(x)
把上面两者组合起来就是Encoder了。
class Transformer(nn.Module):
def __init__(self, dim, depth, heads, dim_head, mlp_dim, dropout = 0.):
super().__init__()
self.layers = nn.ModuleList([])
for _ in range(depth):
self.layers.append(nn.ModuleList([
PreNorm(dim, Attention(dim, heads = heads, dim_head = dim_head, dropout = dropout)),
PreNorm(dim, FeedForward(dim, mlp_dim, dropout = dropout))
]))
def forward(self, x):
for attn, ff in self.layers:
x = attn(x) + x
x = ff(x) + x
return x
depth指的是Encoder的数量。PreNorm指的是层归一化。
class PreNorm(nn.Module):
def __init__(self, dim, fn):
super().__init__()
self.norm = nn.LayerNorm(dim)
self.fn = fn
def forward(self, x, **kwargs):
return self.fn(self.norm(x), **kwargs)
分类方法
数据通过Encoder后获得最后的预测向量的方法有两种典型。在ViT中是随机初始化一个cls_token，concate到分块后的token后，经过Encoder后取出cls_token，最后将cls_token通过全连接层映射到最后的预测维度。
#生成cls_token部分
from einops import repeat
self.cls_token = nn.Parameter(torch.randn(1, 1, dim))
cls_tokens = repeat(self.cls_token, '1 n d -> b n d', b = b)
x = torch.cat((cls_tokens, x), dim=1)
################################
#分类部分
self.mlp_head = nn.Sequential(
nn.LayerNorm(dim),
nn.Linear(dim, num_classes)
)
x = x.mean(dim = 1) if self.pool == 'mean' else x[:, 0]
x = self.to_latent(x)
return self.mlp_head(x)
在swin transformer中，没有选择cls_token。而是直接在经过Encoder后将所有数据取了个平均池化，再通过全连接层。
self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1)
self.head = nn.Linear(self.num_features, num_classes) if num_classes > 0 else nn.Identity()
x = self.avgpool(x.transpose(1, 2)) # B C 1
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.head(x)
组合以上这些就成了一个完整的模型
class ViT(nn.Module):
def __init__(self, *, image_size, patch_size, num_classes, dim, depth, heads, mlp_dim, pool = 'cls', channels = 3, dim_head = 64, dropout = 0., emb_dropout = 0.):
super().__init__()
image_height, image_width = pair(image_size)
patch_height, patch_width = pair(patch_size)
num_patches = (image_height // patch_height) * (image_width // patch_width)
patch_dim = channels * patch_height * patch_width
assert pool in {'cls', 'mean'}, 'pool type must be either cls (cls token) or mean (mean pooling)'
self.to_patch_embedding = nn.Sequential(
Rearrange('b c (h p1) (w p2) -> b (h w) (p1 p2 c)', p1 = patch_height, p2 = patch_width),
nn.Linear(patch_dim, dim),
)
self.pos_embedding = nn.Parameter(torch.randn(1, num_patches + 1, dim))
self.cls_token = nn.Parameter(torch.randn(1, 1, dim))
self.dropout = nn.Dropout(emb_dropout)
self.transformer = Transformer(dim, depth, heads, dim_head, mlp_dim, dropout)
self.pool = pool
self.to_latent = nn.Identity()
self.mlp_head = nn.Sequential(
nn.LayerNorm(dim),
nn.Linear(dim, num_classes)
)
def forward(self, img):
x = self.to_patch_embedding(img)
b, n, _ = x.shape
cls_tokens = repeat(self.cls_token, '1 n d -> b n d', b = b)
x = torch.cat((cls_tokens, x), dim=1)
x += self.pos_embedding[:, :(n + 1)]
x = self.dropout(x)
x = self.transformer(x)
x = x.mean(dim = 1) if self.pool == 'mean' else x[:, 0]
x = self.to_latent(x)
return self.mlp_head(x)
数据的变换
以上的代码都是比较简单的，整体上最麻烦的地方在于理解数据的变换。
首先输入的数据为（B, C, H, W），在经过分块后，变成了（B, n, d）。
在CNN模型中，很好理解(H，W)就是feature map，C是指feature map的数量，那这里的n，d哪个是通道，哪个是图像特征？
回顾一下分块的部分
Rearrange('b c (h p1) (w p2) -> b (h w) (p1 p2 c)', p1 = patch_height, p2 = patch_width)
根据这个可以知道n为分块的数量，d为每一块的内容。因此，这里的n相当于CNN模型中的C，而d相当于features。
一般情况下，在Encoder中，我们都是以（B, n, d）的形式。
在swin transformer中这种以卷积的形式分块，获得的形式为（B, C, L），然后做了一个transpose得到（B, L, C）,这与ViT通过直接分块方式获得的形式实际上完全一样，在Swin transformer中的L即为ViT中的n，而C为ViT中的d。
因此，要注意的是在Multi-head self-attention中，数据的形式是（Batchsize, Channel, Features），分成多个head的是Features。
前面提到，在ViT中会concate一个随机生成的cls_token，该cls_token的维度即为（B, 1, d）。可以理解为通道数多了个1。
以上就是Transformer的模型搭建细节了，整体上比较简单，大家看完这篇文章后可以找几篇Transformer的代码来理解理解。如ViT, swin transformer, TimeSformer等。
ViT：https://github.com/lucidrains/vit-pytorch/blob/main/vit_pytorch/vit.py
swin: https://github.com/microsoft/Swin-Transformer/blob/main/models/swin_transformer.py
TimeSformer:https://github.com/lucidrains/TimeSformer-pytorch/blob/main/timesformer_pytorch/timesformer_pytorch.py
下一篇我们将介绍如何写train函数，以及包括设置优化方式，设置学习率，不同层设置不同学习率，解析参数等。
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