vision transformer代码逐行解析
时间: 2023-10-03 22:02:12 浏览: 59
这段代码是用于实现Vision Transformer框架的一部分功能,具体逐行解析如下:
1. `conv_output = F.conv2d(image, kernel, stride=stride)`: 这一行代码使用PyTorch中的卷积函数`F.conv2d`来对输入图像进行卷积操作。
2. `bs, oc, oh, ow = conv_output.shape`: 这一行代码通过`conv_output.shape`获取卷积输出张量的形状信息,其中`bs`表示批次大小,`oc`表示输出通道数,`oh`和`ow`分别表示输出张量的高度和宽度。
3. `patch_embedding = conv_output.reshape((bs, oc, oh*ow))`: 这一行代码通过`reshape`函数将卷积输出张量进行形状变换,将其转换为形状为`(bs, oc, oh*ow)`的张量。
4. `patch_embedding = patch_embedding.transpose(-1, -2)`: 这一行代码使用`transpose`函数交换张量的最后两个维度,将形状为`(bs, oh*ow, oc)`的张量转换为`(bs, oc, oh*ow)`的张量。
5. `weight = weight.transpose(0, 1)`: 这一行代码将权重张量进行转置操作,交换第0维和第1维的位置。
6. `kernel = weight.reshape((-1, ic, patch_size, patch_size))`: 这一行代码通过`reshape`函数将权重张量进行形状变换,将其转换为形状为`(outchannel*inchannel, ic, patch_size, patch_size)`的张量。
7. `patch_embedding_conv = image2emb_conv(image, kernel, patch_size)`: 这一行代码调用了`image2emb_conv`函数,并传入了图像、权重张量和补丁大小作为参数。
8. `print(patch_embedding_conv.shape)`: 这一行代码打印了`patch_embedding_conv`的形状信息。
以上是对Vision Transformer代码的逐行解析。
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