transformer模型代码讲解

Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型，它在自然语言处理领域中表现出色。下面是Transformer模型的代码讲解：

1. 模型结构概览：Transformer模型由编码器和解码器两部分组成，其中编码器和解码器都由多个相同的层堆叠而成。每个层都包含了多头自注意力机制和前馈神经网络两个子层，同时还有残差连接和层归一化操作。

2. 模型输入：Transformer模型的输入是由词嵌入向量和位置编码向量相加得到的，这样可以保留词序信息。

3. 多头自注意力机制：多头自注意力机制是Transformer模型的核心，它能够在不同的位置关注不同的词，从而捕捉到更多的上下文信息。具体实现中，通过将输入向量分别映射到多个不同的子空间中，然后在每个子空间中进行自注意力计算，最后将不同子空间的结果拼接起来得到最终的输出。

4. 前馈神经网络：前馈神经网络是多头自注意力机制的后续处理，它通过两个全连接层和一个激活函数来对自注意力机制的输出进行处理。

5. 残差连接和层归一化：为了避免梯度消失和梯度爆炸问题，Transformer模型中使用了残差连接和层归一化操作。残差连接将输入和输出相加，层归一化则对每个子层的输出进行归一化处理。

相关问题

swin transformer源代码讲解

### Swin Transformer 源码解析

#### 一、整体框架概述
Swin Transformer 是一种基于窗口的分层视觉Transformer，其设计旨在提高计算效率并增强局部特征表达能力。通过引入移位窗口机制和层次化结构，使得模型能够在不同尺度上捕捉空间信息[^1]。

#### 二、核心组件剖析

##### （一）Patch Partitioning (打补丁划分)
为了适应图像数据的特点，在输入阶段会将原始图片分割成多个不重叠的小方块(patch)，这些patch会被展平作为后续处理的基本单元。具体来说，给定大小为 \(H \times W\) 的RGB 图像，假设 patch size 设置为\(P\times P\), 那么最终得到的 patches 数目就是 \((H/P)\times(W/P)\)[^2]。

import torch.nn as nn

class PatchEmbed(nn.Module):
    """ Image to Patch Embedding """
    def __init__(self, img_size=224, patch_size=4, in_chans=3, embed_dim=96):
        super().__init__()
        self.patch_embed = nn.Conv2d(in_channels=in_chans,
                                     out_channels=embed_dim,
                                     kernel_size=(patch_size, patch_size),
                                     stride=(patch_size, patch_size))
        
    def forward(self, x):
        B, C, H, W = x.shape
        assert H % self.patch_size == 0 and W % self.patch_size == 0,\
            f"Input image size ({H}*{W}) should be divisible by patch size {self.patch_size}"
        x = self.patch_embed(x).flatten(2).transpose(1, 2)  # BCHW -> BNC
        return x

##### （二）Window-based Multi-head Self Attention (W-MSA)
不同于传统全局自注意力机制，这里采用的是限定范围内的多头自我注意操作——即只考虑当前窗口内元素之间的关系。这样做不仅减少了内存消耗还加快了训练速度。当涉及到跨窗交互时，则借助于shifted window strategy来实现[^3]。

from timm.models.layers import DropPath, trunc_normal_

def window_partition(x, window_size):
    """ 将feature map按照window_size切分成若干个小窗口"""
    ...
    
def window_reverse(windows, window_size, H, W):
    """ 把之前按window partition后的tensor重新拼接回原来的尺寸"""
    ...

class WindowAttention(nn.Module):
    r""" Window based multi-head self attention (W-MSA) module with relative position bias.
         It supports both of shifted and non-shifted window.

         Args:
             dim (int): Number of input channels.
             window_size (tuple[int]): The height and width of the window.
             num_heads (int): Number of attention heads.
             qkv_bias (bool, optional): If True, add a learnable bias to query, key, value. Default: True
             attn_drop (float, optional): Dropout ratio of attention weight. Default: 0.0
             proj_drop (float, optional): Dropout ratio of output. Default: 0.0
     """

    def __init__(self, dim, window_size, num_heads, qkv_bias=True, attn_drop=0., proj_drop=0.):

        super().__init__()
        ...

##### （三）Shifted Window Mechanism
此部分主要解决相邻窗口间的信息交流问题。简单来讲就是在奇数层执行一次水平/垂直方向上的偏移后再做w-msa；偶数层则保持不动继续常规流程。这样既保留了一定程度的空间连续性又不会造成过多额外开销[^4]。

class SwinTransformerBlock(nn.Module):

    def __init__(...):
       ...
       
    def forward(...):
        shortcut = x
        
        if shift_size > 0:# 判断是否需要进行shift operation
           shifted_x = roll(shifted_x,-shift_size,dims=(-2))# 对应论文里的roll function
            
        x_windows = window_partition(shifted_x,...)# 进行window partition
        
        attn_windows = self.attn(x_windows,...)# 执行attention mechanism
        
        shifted_x = window_reverse(attn_windows,...)# 反向恢复到原图结构
        
        if shift_size > 0:
           x = roll(shifted_x,+shift_size,dims=(-2))# 如果进行了shift就要记得还原回去哦~
            
        else :
           x = shifted_x
                
        x = shortcut + self.drop_path(self.norm1(x))
        x = x + self.drop_path(self.mlp(self.norm2(x)))
                
        return x

#### 三、总结
通过对以上几个重要组成部分的学习可以看出，Swin Transformer 在继承了经典transformer优点的基础上做了很多针对性优化，特别是在提升计算性能方面表现尤为突出。对于想要深入了解该网络内部工作原理的人来说，官方给出的GitHub仓库提供了详尽完整的源代码资源可供参考学习[^5]。

Transformer代码讲解

Transformer代码讲解将包括以下几个模块的原理和代码解析：

1. 注意力机制（Attention Mechanism）：在Transformer中，注意力机制用于计算输入序列中不同位置之间的相对重要性，并为输出序列的每个位置分配相应的权重。注意力机制的实现通常涉及到查询、键和值的计算以及计算注意力权重。

2. 多头注意力（Multi-head Attention）：多头注意力是一种改进的注意力机制，在Transformer中被广泛使用。它通过将多个注意力头并行运行来捕捉不同的表示子空间，从而提高模型的表示能力。多头注意力的实现包括对注意力机制进行多次计算，并将结果进行拼接和线性变换。

3. 编码器（Encoder）：编码器由多个相同的层堆叠而成，每个层都包含一个多头注意力子层和一个前馈神经网络子层。编码器用于对输入序列进行编码，捕获输入序列中的语义信息。

4. 解码器（Decoder）：解码器也由多个相同的层堆叠而成，每个层包含一个多头注意力子层、一个编码器-解码器注意力子层和一个前馈神经网络子层。解码器用于生成输出序列，它利用编码器的输出和自身的历史输出来预测下一个输出。

5. 位置编码（Positional Encoding）：由于Transformer没有像循环神经网络和卷积神经网络那样的显式位置信息，因此需要引入位置编码来捕捉输入序列中的位置信息。位置编码的实现通常使用正弦和余弦函数进行计算。

以上是Transformer代码的主要讲解内容。通过深入理解这些模块的原理和代码，可以更好地掌握Transformer模型的工作原理和实现方式。