transformer实现图像分类

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最初被用于自然语言处理任务，但也可以应用于图像分类任务。Transformer模型的核心是多头自注意力机制，它可以在不同的位置上关注输入序列中的不同部分，从而捕捉到输入序列中的长程依赖关系。在图像分类任务中，我们可以将图像的像素点看作是一个序列，然后使用Transformer模型对这个序列进行处理，最终得到图像的类别。

具体来说，我们可以将图像的像素点按照一定的顺序排列成一个序列，然后将这个序列作为Transformer模型的输入。在输入序列中，每个位置上的向量表示一个像素点的特征。我们可以使用卷积神经网络或者其他方法来提取这些特征。然后，我们将这些特征向量输入到Transformer模型中，模型会对这些向量进行自注意力计算，并输出一个表示整个序列的向量。最后，我们可以将这个向量输入到一个全连接层中，得到图像的类别。

相关问题

Transformer实现图像分类

Transformer最初是用于自然语言处理的，但是也可以应用于图像分类任务。具体来说，可以使用自注意力机制来提取图像中的特征，并将其输入到全连接层中进行分类。这种方法被称为Vision Transformer（ViT）。

ViT的基本思想是将图像分割成一系列的小块，然后将每个小块视为一个“词”，并将它们输入到Transformer模型中。在这个过程中，需要使用一些技巧来确保模型能够捕捉到图像中的局部和全局特征。

具体来说，ViT使用了一个叫做“Patch Embedding”的技术，将每个小块转换为一个向量，并将这些向量作为输入序列传递给Transformer模型。此外，ViT还使用了一个叫做“Positional Embedding”的技术，以确保模型能够捕捉到图像中的空间信息。

最终，ViT通过全连接层将Transformer的输出映射到类别标签上，从而完成图像分类任务。

transformer实现图像分类pytorch代码

### 使用 PyTorch 实现基于 Transformer 的图像分类

为了实现基于 Transformer 的图像分类，在 PyTorch 中可以采用 Vision Transformer (ViT) 或 Swin Transformer 这样的架构。下面展示了一个简单的 ViT 模型用于图像分类的例子。

#### 创建 Vision Transformer 类

import torch
from torch import nn, optim
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader


class PatchEmbedding(nn.Module):
    """ 将图片分割成多个patch并映射到指定维度 """
    
    def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, embed_dim=768):
        super().__init__()
        self.img_size = img_size
        self.patch_size = patch_size
        self.n_patches = (img_size // patch_size) ** 2
        
        self.projection = nn.Conv2d(
            in_channels=3,
            out_channels=embed_dim,
            kernel_size=patch_size,
            stride=patch_size
        )
        
    def forward(self, x):
        x = self.projection(x).flatten(2).transpose(1, 2)
        return x


class AttentionBlock(nn.Module):
    """ 多头自注意力机制 """

    def __init__(self, dim, num_heads=12, qkv_bias=False, attn_drop=0., proj_drop=0.):
        super().__init__()
        assert dim % num_heads == 0, "dim should be divisible by num_heads."
        self.num_heads = num_heads
        head_dim = dim // num_heads
        self.scale = head_dim ** -0.5

        self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias)
        self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop)
        self.proj = nn.Linear(dim, dim)
        self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop)

    def forward(self, x):
        B, N, C = x.shape
        qkv = self.qkv(x).reshape(B, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4)
        q, k, v = qkv.unbind(0)

        attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) * self.scale
        attn = attn.softmax(dim=-1)
        attn = self.attn_drop(attn)

        x = (attn @ v).transpose(1, 2).reshape(B, N, C)
        x = self.proj(x)
        x = self.proj_drop(x)
        return x


class MLP(nn.Module):
    """ 前馈神经网络层 """

    def __init__(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=nn.GELU, drop=0.):
        super().__init__()
        out_features = out_features or in_features
        hidden_features = hidden_features or in_features
        self.fc1 = nn.Linear(in_features, hidden_features)
        self.act = act_layer()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_features, out_features)
        self.drop = nn.Dropout(drop)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.act(x)
        x = self.drop(x)
        x = self.fc2(x)
        x = self.drop(x)
        return x


class Block(nn.Module):
    """ Transformer 编码器中的单个block """

    def __init__(self, dim, num_heads, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, p=0., attn_p=0.):
        super(Block, self).__init__()
        self.norm1 = nn.LayerNorm(dim, eps=1e-6)
        self.attn = AttentionBlock(
            dim,
            num_heads=num_heads,
            qkv_bias=qkv_bias,
            attn_drop=attn_p,
            proj_drop=p
        )
        self.norm2 = nn.LayerNorm(dim, eps=1e-6)
        mlp_hidden_dim = int(dim * mlp_ratio)
        self.mlp = MLP(
            in_features=dim,
            hidden_features=mlp_hidden_dim,
            act_layer=nn.GELU,
            drop=p
        )

    def forward(self, x):
        x = x + self.attn(self.norm1(x))
        x = x + self.mlp(self.norm2(x))
        return x


class VisionTransformer(nn.Module):

    def __init__(self, config, img_size=224, patch_size=16, in_c=3, num_classes=10, vis=False):
        super(VisionTransformer, self).__init__()

        self.vis = vis
        self.patch_embed = PatchEmbedding(img_size=img_size, patch_size=patch_size, embed_dim=config.embed_dim)
        self.cls_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, config.embed_dim))
        self.pos_embed = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1 + self.patch_embed.n_patches, config.embed_dim))

        self.blocks = nn.Sequential(*[
            Block(
                dim=config.embed_dim,
                num_heads=config.num_heads,
                mlp_ratio=config.mlp_ratio,
                qkv_bias=True,
                p=config.p,
                attn_p=config.attn_p
            ) for _ in range(config.depth)])

        self.norm = nn.LayerNorm(config.embed_dim, eps=1e-6)
        self.head = nn.Linear(config.embed_dim, num_classes)


    def forward(self, x):
        n_samples = x.shape[0]

        cls_tokens = self.cls_token.expand(n_samples, -1, -1)
        x = self.patch_embed(x)
        x = torch.cat((cls_tokens, x), dim=1)
        x += self.pos_embed

        features = []
        for blk in self.blocks:
            x = blk(x)
            if self.vis:
                features.append(x)

        x = self.norm(x)
        logits = self.head(x[:, 0])

        if self.vis:
            return logits, features
        else:
            return logits

这段代码定义了完整的 Vision Transformer 架构，包括补丁嵌入、多头注意模块、MLP 层和编码器 block[^1]。

对于更复杂的场景或更大的数据集，可能还需要考虑使用预训练权重初始化模型，并微调这些权重以适应特定的任务需求。此外，还可以探索其他变体如 Swin Transformer 来进一步提升性能[^2]。