swin transformer运算量
时间: 2023-10-21 09:32:07 浏览: 58
Swin Transformer是一种基于分层注意力机制的Transformer模型,其运算量与模型的规模和输入序列的长度有关。具体来说,Swin Transformer的运算量可以通过以下公式计算:
运算量 = 2 × d^2 × n × log2(n)
其中,d是模型的隐藏层大小,n是输入序列的长度。Swin Transformer的输入序列被分成了多个块,每个块的大小为B,因此n可以表示为n = B × H × W,其中H和W是输入图像的高度和宽度。
需要注意的是,Swin Transformer还包含了一些额外的操作,如路径的分割和重组,以及图像块的局部性先验,这些操作也会增加模型的计算量。因此,Swin Transformer的真实运算量可能比上述公式计算出的值稍微大一些。
相关问题
flops函数计算 swin transformer模型运算量
Swin Transformer模型的运算量可以通过计算每个操作的浮点操作数(FLOPs)来估计。FLOPs函数可以通过统计每个操作的计算量来实现。
Swin Transformer模型中的关键操作是多头自注意力(multi-head self-attention)和MLP (多层感知机)。对于每个操作,我们可以计算其FLOPs并进行累加。
以下是一个示例代码,用于估计Swin Transformer模型的FLOPs:
```python
import torch
def count_flops(module, input, output):
flops = 0
if hasattr(module, 'weight'):
flops += module.weight.numel()
if hasattr(module, 'bias') and module.bias is not None:
flops += module.bias.numel()
if isinstance(module, torch.nn.Linear):
flops *= 2 # Linear operations involve both multiplication and addition
# Accumulate flops for each operation
module.__flops__ += flops
def flops(model, input_size):
model.eval()
model.apply(lambda module: setattr(module, '__flops__', 0))
model.apply(lambda module: module.register_forward_hook(count_flops))
with torch.no_grad():
model(torch.randn(1, *input_size))
total_flops = sum([module.__flops__ for module in model.modules()])
return total_flops
```
使用该函数,您可以计算Swin Transformer模型的总FLOPs。请确保将正确的输入大小传递给`flops`函数。
```python
import torchvision.models as models
model = models.swin_transformer.SwinTransformer()
input_size = (3, 224, 224) # Assuming input images of size 224x224 and 3 channels
total_flops = flops(model, input_size)
print('Total FLOPs:', total_flops)
```
请注意,这只是一个简单的估计方法,实际的FLOPs可能会有所差异。此外,不同的库和工具可能会提供不同的FLOPs估计结果。这个代码示例可以作为一个起点,您可以根据具体情况进行修改和调整。
swin transformer的参数量
Swin Transformer是2021年提出的一种新型的Transformer模型,在ImageNet上取得了很好的效果。其参数量主要由以下几个方面组成:
1. Patch embedding:将图像分解成多个小块,通过一个线性变换将每个小块映射到一个低维向量。这一部分的参数量取决于小块的大小和映射后的向量维度,比如Swin-L模型中,小块大小为4x4,向量维度为192,因此这一部分参数量为37.8M。
2. Transformer encoder:由多个Transformer block组成,每个block包含多头自注意力机制和前馈神经网络。这一部分参数量主要取决于block的个数和每个block内部的参数数量,比如Swin-L模型中,共有24个block,每个block内部的参数数量为4.8M,因此这一部分总参数量为115.2M。
3. Layer normalization:每个Transformer block中都包含Layer normalization,用于对输入和输出进行归一化处理。这一部分参数量与每个Transformer block内部参数数量相同,因此Swin-L模型中这一部分总参数量为4.8M。
4. MLP head:用于将Transformer encoder的输出映射到目标分类数上,比如Swin-L模型中,分类数为1000,因此这一部分参数量为1.9M。
综上所述,Swin-L模型的总参数量约为197.7M。
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