swin transformer代码 有clas_token吗
时间: 2024-05-15 13:19:27 浏览: 7
Swin Transformer的代码中包含了`cls_token`的处理,具体在`swin_transformer.py`中的`forward`函数中可以看到如下代码:
``` python
# Add cls_token before token embeddings
if self.add_cls_token:
cls_tokens = self.cls_token.expand(batch_size, -1, -1)
x = torch.cat((cls_tokens, x), dim=1)
```
可以看到,如果`add_cls_token`为`True`,则会在token embeddings前添加一个`cls_token`。同时,在`__init__`函数中也可以看到:
``` python
self.cls_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, embed_dim))
self.add_cls_token = add_cls_token
```
其中`self.cls_token`就是`cls_token`的表示,而`self.add_cls_token`是一个布尔值,用于控制是否添加`cls_token`。因此,Swin Transformer的代码中是包含`cls_token`的。
相关问题
swin transformer中的embed_dim
在Swin Transformer中,embed_dim是指输入嵌入向量的维度大小。在Swin Transformer的实现中,embed_dim是通过参数input_dim和patch_dim计算得出的,即embed_dim = input_dim * patch_dim * patch_dim。其中,input_dim是输入图像的通道数,patch_dim是将输入图像分割成的小块的大小。这个值的大小会影响模型的性能和计算效率,通常情况下,较大的embed_dim会带来更好的性能,但也会增加计算量和内存消耗。
这句话为什么报错from nets.Swin_transformer import Swin_transformer_Tiny
这句话报错的原因可能是找不到或无法导入名为 "Swin_transformer_Tiny" 的对象或模块。请确保你已经正确安装了该模块,并且在代码中正确导入了它。如果你没有安装该模块,可以使用以下命令来安装:
```
pip install Swin_transformer
```
如果你已经安装了该模块但仍然报错,请确保你正确地导入了该模块,例如:
```
from nets.Swin_transformer import Swin_transformer_Tiny
```
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