transunet计算参数量

### 计算TransUNet神经网络模型的参数数量

#### 参数量的重要性
了解神经网络模型的参数量对于评估其复杂度、训练需求以及潜在过拟合风险至关重要。TransUNet作为一种结合了Transformer和U-Net架构特点的医疗影像分割模型，具有复杂的结构设计。

#### 编码器部分参数计算
编码器采用了ResNet50作为骨干网，并在此基础上增加了ViT模块来增强全局感受野[^3]。具体来说：

- ResNet50本身大约有25,636,712个可学习参数。
- ViT部分则取决于设定的patch大小、隐藏维度和其他超参数配置；通常情况下，一个标准的小型ViT可能增加数百万到数十亿不等的额外参数。

import torch.nn as nn

class ResNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ResNet, self).__init__()
        # 假设这是简化版的ResNet定义
        pass
    
def count_parameters(model):
    return sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)

resnet_model = ResNet()
print(f'ResNet parameters: {count_parameters(resnet_model)}')

#### 解码器与跳跃连接参数计算
解码器沿用了经典的反卷积操作来进行上采样处理，而跳跃连接处加入了特殊的DA-block用于特征融合[^4]。这部分的具体参数数目依赖于所使用的卷积核尺寸及通道数目的选择。

#### 总体估算方法
要精确统计整个TransUNet模型内的全部权重系数总数，最直接有效的方式是在构建好完整的PyTorch版本之后调用内置函数`model.parameters()`遍历所有层并累加各层内部节点间的连接权值。

from transunet import TransUNet  # 假定已有一个实现了TransUNet类库

trans_unet_model = TransUNet(
    img_size=224,
    in_channels=3,
    out_classes=1,
    embed_dim=768,
    depth=12,
    num_heads=12,
    mlp_ratio=4.,
    qkv_bias=True,
    drop_rate=0.1,
    attn_drop_rate=0.1,
    norm_layer='layer_norm'
)

total_params = sum(param.numel() for param in trans_unet_model.parameters())
print(f'Total number of trainable parameters in the TransUNet model is {total_params}')