Transformer 可视化

### 关于Transformer模型可视化的工具和方法

#### 工具介绍

Swin-Transformer与GradCAM组合而成的可视化工具提供了一种有效的方法来观察深度学习模型的工作原理[^3]。此工具特别适用于Windows平台上的用户，它不仅能够展示Swin-Transformer模型如何处理数据，还能借助GradCAM技术高亮显示图像中最能影响分类结果的部分。

对于更广泛的Transformer架构而言，虽然专门针对这类网络结构开发的可视化解决方案相对较少[^1]，但仍有一些通用的技术可以应用于其上：

- **注意力权重热力图**：这是最直观的一种方式，可以直接看到各个位置之间的关联强度。通过对自注意机制中的QK^T矩阵进行归一化并绘制为热力图形式，使得研究者们更容易理解哪些部分被给予了更多关注。

- **隐藏层状态变化轨迹**：记录下每一层前向传播过程中节点激活值的变化情况，并将其映射到二维空间内形成路径图形。这有助于发现潜在模式以及可能存在的异常现象。

- **基于梯度的信息流追踪**：类似于上述提到的Grad-CAM算法，在反向传播阶段利用损失函数相对于输入特征的导数值指导重要区域的选择。这种方法可以帮助定位错误预测的原因所在之处。

#### 方法实现案例

下面给出一段简单的Python代码片段作为示例，展示了如何创建一个基本版的注意力权重热力图:

import numpy as np
import seaborn as sns; sns.set_theme()
import matplotlib.pyplot as plt


def plot_attention_weights(attention_matrix, token_labels=None):
    """
    绘制注意力权重热力图
    
    参数:
        attention_matrix (numpy.ndarray): 形状为(n_heads, seq_len_q, seq_len_k) 的数组,
                                          表达多头注意力中各查询序列元素对键序列元素的关注程度.
        token_labels     (list[str]):      如果存在，则长度应等于seq_len_q 和 seq_len_k，
                                          用来标记横纵坐标轴标签，默认为空列表表示不加标注.
    返回:
        NoneType:                         展现一张图片而非返回任何对象.
    """

    num_heads = attention_matrix.shape[0]

    fig, axes = plt.subplots(num_heads//2, 2, figsize=(8*2, 6*(num_heads//2)))
    
    if not isinstance(token_labels, list):
        xticklabels_ = yticklabels_ = False
    elif all(isinstance(item,str)for item in token_labels)==True and \
         len(set([len(token_labels)] * 2))==1 :
            xticklabels_,yticklabels_=token_labels,token_labels
    else:
        raise ValueError('`token_labels`参数需传入合法字符串列表')

    for i in range(min(len(axes.flat), num_heads)):
        ax=axes.flatten()[i]
        
        sns.heatmap(
            data=attention_matrix[i], 
            annot=True, fmt=".2f", cmap="YlGnBu",
            square=True, cbar=False,
            xticklabels=xticklabels_,
            yticklabels=yticklabels_,
            ax=ax)

        ax.set_title(f'Head {i+1}')

    plt.tight_layout()
    plt.show()


# 假设有一个形状为(4, 5, 5)随机初始化后的四头注意力得分矩阵
np.random.seed(42)
example_attentions=np.abs(np.random.randn(4, 5, 5))

plot_attention_weights(example_attentions,['Token '+str(i) for i in range(5)])