axial attention代码详述并且给出每一行解释
时间: 2023-06-11 10:09:09 浏览: 60
Axial attention是一种自注意力机制,在Transformer中被广泛应用。其特点是将输入序列划分为多个轴(axes),并在每个轴上分别进行注意力计算,以减少计算复杂度。以下是一个简单的axial attention代码解释:
```python
import torch
from torch import nn
class AxialAttention(nn.Module):
def __init__(self, dim, heads=8, dim_head=None):
super().__init__()
self.heads = heads
self.dim_head = (dim_head or (dim // heads))
self.scale = self.dim_head ** -0.5
# 初始化4个线性变换
self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=False)
self.proj = nn.Linear(dim, dim)
# 定义一个list用来存储每个轴的注意力
self.axial_attentions = nn.ModuleList([])
for _ in range(2): # 两个轴
self.axial_attentions.append(nn.MultiheadAttention(dim, heads, dropout=0.0))
def forward(self, x):
b, c, h, w = x.shape
x = x.reshape(b*self.heads, -1, h*w).transpose(1, 2) # 将轴0和轴1合并
# 使用线性变换获得q,k,v
qkv = self.qkv(x).chunk(3, dim=-1)
q, k, v = map(lambda t: t.reshape(b*self.heads, -1, h*w).transpose(1, 2), qkv)
# 使用axial attention计算每个轴上的注意力
for axial_attention in self.axial_attentions:
q, k, v = axial_attention(q, k, v)
# 将每个轴上的注意力结果合并
x = (q + v).transpose(1, 2).reshape(b, self.heads*self.dim_head, h, w)
# 使用线性变换计算最终输出
x = self.proj(x)
return x
```
代码注释如下:
```python
import torch
from torch import nn
class AxialAttention(nn.Module):
def __init__(self, dim, heads=8, dim_head=None):
super().__init__()
self.heads = heads
self.dim_head = (dim_head or (dim // heads)) # 每个头的维度
self.scale = self.dim_head ** -0.5 # 缩放因子
# 初始化4个线性变换
self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=False)
self.proj = nn.Linear(dim, dim)
# 定义一个list用来存储每个轴的注意力
self.axial_attentions = nn.ModuleList([])
for _ in range(2): # 两个轴
self.axial_attentions.append(nn.MultiheadAttention(dim, heads, dropout=0.0))
def forward(self, x):
b, c, h, w = x.shape
x = x.reshape(b*self.heads, -1, h*w).transpose(1, 2) # 将轴0和轴1合并
# 使用线性变换获得q,k,v
qkv = self.qkv(x).chunk(3, dim=-1)
q, k, v = map(lambda t: t.reshape(b*self.heads, -1, h*w).transpose(1, 2), qkv)
# 使用axial attention计算每个轴上的注意力
for axial_attention in self.axial_attentions:
q, k, v = axial_attention(q, k, v)
# 将每个轴上的注意力结果合并
x = (q + v).transpose(1, 2).reshape(b, self.heads*self.dim_head, h, w)
# 使用线性变换计算最终输出
x = self.proj(x)
return x
```
该代码实现了一个两个轴的axial attention模块。其中,输入x的形状为`[batch_size, channels, height, width]`,轴0和轴1被合并为一个轴,形状为`[batch_size*heads, height*width, dim_head]`。其中,`dim_head`是每个头的维度,`heads`是头的数量,`scale`是缩放因子。
在`__init__`方法中,我们初始化了4个线性变换,其中`self.qkv`用于将输入的特征图映射为q、k、v三个矩阵,`self.proj`用于将处理后的特征图映射回原来的维度。同时,我们还定义了一个`nn.ModuleList`用于存储每个轴上的注意力。
在`forward`方法中,我们首先将轴0和轴1合并,并使用线性变换获得q、k、v三个矩阵。然后,我们分别使用每个轴上的注意力计算q、k、v的加权和,并将每个轴上的注意力结果合并。最后,我们使用线性变换计算最终输出。