self.relative_position_bias_table = nn.Parameter( torch.zeros((2 * window_size[0] - 1) * (2 * window_size[1] - 1), num_heads)) # 2*Wh-1 * 2*Ww-1, nH

这段代码是用来初始化一个相对位置编码矩阵的。在Transformer中，位置编码是为了让模型能够处理序列信息，因为Transformer没有像RNN那样有内部的状态来处理序列信息。在这个相对位置编码矩阵中，每个位置都对应着一个相对位置向量，这个相对位置向量会在每个注意力头中被加入到Q、K两个输入中，用来处理位置信息。

这个相对位置编码矩阵的大小是(2*Wh-1)*(2*Ww-1)，其中Wh和Ww是窗口的高度和宽度，num_heads是注意力头的数量。每个注意力头都会有一个相对位置编码矩阵，用来处理不同的位置关系。这里用nn.Parameter来定义了一个可训练的相对位置编码矩阵，并初始化为全零。

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class Attention(nn.Module): def __init__(self, dim, num_ttokens, num_heads=8, qkv_bias=False, qk_scale=None, attn_drop=0., proj_drop=0., with_qkv=True): super().__init__() self.num_heads = num_heads head_dim = dim // num_heads self.scale = qk_scale or head_dim ** -0.5 self.with_qkv = with_qkv if self.with_qkv: self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias) self.proj = nn.Linear(dim, dim) self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop) self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop) ## relative position bias self.num_ttokens = num_ttokens self.relative_position_bias_table = nn.Parameter(torch.zeros(2 * num_ttokens - 1, num_heads)) trunc_normal_(self.relative_position_bias_table, std=.02) coords = torch.arange(num_ttokens) relative_coords = coords[:, None] - coords[None, :] relative_coords += num_ttokens - 1 relative_coords = relative_coords.view(-1) self.register_buffer("relative_coords", relative_coords)

这是一个实现了注意力机制的神经网络模块，主要用于处理输入序列中不同位置之间的关系。其中，dim代表输入特征的维度，num_ttokens表示输入序列的长度，num_heads表示注意力头数，qkv_bias表示是否对注意力中的查询、键、值进行偏置，qk_scale表示缩放因子，attn_drop表示注意力中的dropout率，proj_drop表示输出结果的dropout率，with_qkv表示是否需要对输入进行线性变换。

在实现中，首先根据输入的维度和头数计算每个头的维度head_dim，然后根据缩放因子scale对查询、键、值进行线性变换，得到每个头的查询、键、值向量。如果with_qkv为True，则需要对输入进行线性变换得到查询、键、值向量；否则直接使用输入作为查询、键、值向量。

接着，计算注意力分数，即将查询向量和键向量点乘并除以缩放因子scale，然后通过softmax函数得到注意力权重。将注意力权重与值向量相乘并进行加权平均，得到最终的输出结果。

另外，为了考虑不同位置之间的关系，在实现中还引入了相对位置编码。具体来说，通过计算每个位置之间的相对距离，得到一个相对位置编码矩阵，然后将其转化为一个参数relative_position_bias_table，并通过注册buffer的方式保存在模块中。在计算注意力分数时，将查询向量和键向量的相对位置编码相加，从而考虑不同位置之间的相对关系。

def __init__(self, dim, window_size, num_heads, qkv_bias=True, qk_scale=None, attn_drop=0., proj_drop=0.): super().__init__() self.dim = dim self.window_size = window_size # Wh, Ww self.num_heads = num_heads head_dim = dim // num_heads self.scale = qk_scale or head_dim ** -0.5 # define a parameter table of relative position bias self.relative_position_bias_table = nn.Parameter( torch.zeros((2 * window_size[0] - 1) * (2 * window_size[1] - 1), num_heads)) # 2*Wh-1 * 2*Ww-1, nH

这段代码是一个类的初始化方法，用于创建一个多头自注意力机制（multi-head self-attention）的模型。其中，dim表示输入特征的维度，window_size表示窗口大小，num_heads表示注意力头的数量。qkv_bias、qk_scale、attn_drop和proj_drop则是一些可选的超参数。具体来说，该初始化方法定义了一个相对位置偏差参数表，其大小为(2 * Wh - 1) * (2 * Ww - 1) * nH，其中Wh和Ww分别表示窗口的高度和宽度，nH表示注意力头的数量。