2D position embedding
时间: 2024-06-07 17:04:47 浏览: 16
二维位置嵌入(2D Position Embedding)是自然语言处理和计算机视觉中的一种技术,它主要用于序列数据,如文本中的单词或图像中的像素,赋予这些元素在连续空间中的位置信息。在Transformer模型中,位置嵌入是一个关键组件,因为它们帮助网络理解输入序列的顺序,即使没有明确的顺序指示符。
在2D情况下,位置嵌入通常是为每个维度(例如行和列)分配一个固定大小的向量。比如在图像编码中,它可能是一个矩阵,其中的每个元素对应于图片中像素的位置,高维向量包含了关于该位置在图像结构中的上下文信息。这样,当输入到模型时,除了内容特征外,位置信息也会被纳入考虑,有助于捕捉局部和全局的空间关系。
相关问题
transforme图像分类
Transformers是一种基于自注意力机制的神经网络模型,初用于自然语言处理任务,如机器翻译和文本生成。然而,近年来,Transformers也被成功应用于计算机视觉任务,如图像分类。
Vision Transformer(ViT)是一种使用Transformers进行图像分类的方法。它将输入的图像分割成一系列的图像块,并将每个图像块转换为一个向量表示。然后,这些向量表示通过多层的Transformer编码器进行处理,以捕捉图像中的全局上下文信息。最后,通过一个全连接层将这些向量映射到类别标签上。
ViT的关键思想是将图像块作为序列输入到Transformer中,这样可以利用Transformer强大的自注意力机制来建模图像中的全局依赖关系。相比传统的卷积神经网络,ViT在一些图像分类任务上取得了很好的性能。
以下是一个使用MindSpore实现的Vision Transformer图像分类的示例代码:
```python
import mindspore.nn as nn
from mindspore import Tensor
from mindspore.ops import operations as P
class VisionTransformer(nn.Cell):
def __init__(self, num_classes=1000, hidden_size=768, num_layers=12, num_heads=12):
super(VisionTransformer, self).__init__()
self.patch_embedding = nn.Conv2d(3, hidden_size, kernel_size=16, stride=16)
self.position_embedding = nn.Embedding(197, hidden_size)
self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(nn.TransformerEncoderLayer(hidden_size, num_heads), num_layers)
self.fc = nn.Dense(hidden_size, num_classes)
self.softmax = nn.Softmax()
def construct(self, x):
x = self.patch_embedding(x)
b, c, h, w = x.shape
x = x.view(b, c, -1)
x = x.permute(0, 2, 1)
position_ids = Tensor(list(range(h * w)), mstype.int32)
position_embeddings = self.position_embedding(position_ids)
x = x + position_embeddings
x = self.transformer_encoder(x)
x = x.mean(1)
x = self.fc(x)
x = self.softmax(x)
return x
# 创建模型并加载预训练权重
model = VisionTransformer()
model.load_checkpoint("pretrained_model.ckpt")
# 输入图像进行分类
input_image = Tensor(...) # 输入图像数据
output = model(input_image)
predicted_class = P.Argmax()(output, 1)
print("Predicted class:", predicted_class)
```
这段代码定义了一个VisionTransformer类,其中包含了图像分类所需的各个组件,如图像块的转换、位置编码、Transformer编码器和全连接层。通过调用`construct`方法,可以将输入图像传入模型进行分类,并输出预测的类别。
Transformer cnn代码
以下是一个简单的 Transformer + CNN 的代码示例,用于文本分类任务:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class TransformerCNN(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, num_classes, max_seq_len, num_filters, filter_sizes, num_heads, hidden_dim, dropout):
super(TransformerCNN, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
self.pos_encoding = PositionalEncoding(embedding_dim, max_seq_len)
self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(
nn.TransformerEncoderLayer(embedding_dim, num_heads, hidden_dim, dropout),
num_layers=2)
self.convs = nn.ModuleList([
nn.Conv2d(1, num_filters, (k, embedding_dim)) for k in filter_sizes
])
self.fc = nn.Linear(num_filters * len(filter_sizes), num_classes)
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
def forward(self, x):
x = self.embedding(x)
x = self.pos_encoding(x)
x = x.permute(1, 0, 2)
x = self.transformer_encoder(x)
x = x.permute(1, 0, 2)
x = x.unsqueeze(1)
x = [F.relu(conv(x)).squeeze(3) for conv in self.convs]
x = [F.max_pool1d(i, i.size(2)).squeeze(2) for i in x]
x = torch.cat(x, 1)
x = self.dropout(x)
logits = self.fc(x)
return logits
class PositionalEncoding(nn.Module):
def __init__(self, d_model, max_len=5000):
super(PositionalEncoding, self).__init__()
self.dropout = nn.Dropout(p=0.1)
pe = torch.zeros(max_len, d_model)
position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model))
pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
pe = pe.unsqueeze(0).transpose(0, 1)
self.register_buffer('pe', pe)
def forward(self, x):
x = x + self.pe[:x.size(0), :]
return self.dropout(x)
```
其中,`TransformerCNN` 类继承自 `nn.Module`,包含了一个嵌入层、一个位置编码层、两个 Transformer 编码层、多个卷积层、一个全连接层和一个 dropout 层。在 `forward` 方法中,首先将输入的文本序列进行嵌入和位置编码,然后输入到 Transformer 编码层中进行特征提取。接着,将 Transformer 编码层的输出进行卷积和池化操作,最后通过全连接层得到分类结果。
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