Swin Transformer代码

### 关于Swin Transformer的代码实现

#### 类定义与初始化函数
为了构建一个完整的`SwinTransformer`模型，首先需要定义其类并设置好初始化参数。此过程涉及多个超参的选择，这些超参决定了网络的具体架构。

import torch.nn as nn

class SwinTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, patch_size=4, in_chans=3, num_classes=1000,
                 embed_dim=96, depths=(2, 2, 6, 2), num_heads=(3, 6, 12, 24),
                 window_size=7, mlp_ratio=4., qkv_bias=True,
                 drop_rate=0., attn_drop_rate=0., drop_path_rate=0.1,
                 norm_layer=nn.LayerNorm, patch_norm=True, use_checkpoint=False, **kwargs):
        super(SwinTransformer, self).__init__()
        
        # 定义其他必要的层和属性...

这段代码展示了如何通过继承PyTorch中的`nn.Module`来创建一个新的神经网络模块，并设置了默认值给各个重要的超参数[^2]。

#### 输入处理阶段
输入图像会被分割成固定大小的小块(patch)，并通过线性嵌入映射到更高维度的空间中去。这一操作通常发生在最开始的地方，在这里不会展示具体代码片段，因为这一步骤较为常规且依赖具体的实现方式。

#### 主干网络：Swin Transformer Blocks
核心在于交替应用两种不同的多头自注意力机制(Multi-head Self Attention, MSA)——窗口内的MSA (Window-based Multi-Head Self-Attention, W-MSA) 和移位后的窗口内MSA (Shifted Window-based Multi-Head Self-Attention, SW-MSA)[^3]：

- 当 `shift_size`=0 时，则采用标准形式即W-MSA；
- 否则如果 `shift_size` 不为零，则执行带有偏移量的形式也就是SW-MSA；

这种设计允许局部区域之间建立更广泛的信息交互路径而不增加计算复杂度太多。

#### 下采样方法：Patch Merging
每当完成一层Stage之后就会紧接着进行一次降维操作(Patch Merging)，它能够有效地减少空间分辨率的同时保持通道数量不变甚至加倍增长。该技术可以看作是一种特殊的池化(pooling)手段，用于逐步降低特征图尺寸从而聚焦于更重要的语义信息上。

#### 输出分类器
最后经过一系列复杂的转换后得到的一系列低频抽象表征将会被送入全连接层做最终预测任务之用。对于视觉识别问题而言就是指类别标签的概率分布向量。

def forward(self, x):
    # 前向传播逻辑...

    return logits

以上仅提供了一个高层次概述以及部分关键组件的设计思路，实际项目里还需要考虑更多细节比如正则项、激活函数选择等。