model.pos_embed = nn.Parameter(pe)

这行代码是什么意思？

这行代码是为模型添加一个位置嵌入（Position Embedding）。在自然语言处理任务中，顺序和位置对于理解文本的含义非常重要。为了将这种位置信息引入模型中，通常会添加位置嵌入。具体而言，这行代码通过 nn.Parameter() 将 pe 转化为模型的可训练参数，并将其赋值给模型的 pos_embed 属性。这个 pos_embed 属性会在模型的前向传播过程中被用来将输入序列中的每个词语与其对应的位置嵌入相加，从而得到含有位置信息的词向量。

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import torch.nn as nnclass ViT(nn.Module): def __init__(self, img_size, patch_size, num_classes, dim): super().__init__() self.patch_size = patch_size num_patches = (img_size // patch_size) ** 2 patch_dim = 3 * patch_size ** 2 # 输入的通道数，3表示RGB通道 self.class_embed = nn.Parameter(torch.randn(1, 1, dim)) self.patch_embed = nn.Linear(patch_dim, dim) self.pos_embed = nn.Parameter(torch.randn(1, num_patches + 1, dim)) self.cls_token = nn.Parameter(torch.randn(1, 1, dim)) self.transformer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=dim, nhead=8) self.linear = nn.Linear(dim, num_classes) def forward(self, x): batch_size, _, _, _ = x.shape patches = x.unfold(2, self.patch_size, self.patch_size).unfold(3, self.patch_size, self.patch_size) patches = patches.flatten(2).transpose(1, 2) patch_embed = self.patch_embed(patches) pos_embed = self.pos_embed[:, :(patches.size(1) + 1)] cls_tokens = self.cls_token.expand(batch_size, -1, -1) x = torch.cat([cls_tokens, patch_embed], dim=1) x += pos_embed x = self.transformer(x) x = x.mean(dim=1) x = self.linear(x) return x

这段代码是用来定义一个名为ViT的类，其继承自nn.Module。其有四个参数，包括图像尺寸img_size、每个patch的尺寸patch_size、类别数目num_classes和维度dim。在初始化时，代码调用了父类的构造函数，并且将patch_size保存在self.patch_size中。由于图像被切成了多个patch，因此需要计算patch的数目num_patches，以及每个patch的维度patch_dim。

positional_embedding = nn.Parameter(torch.randn(spacial_dim ** 2 + 1, embed_dim) / embed_dim ** 0.5)

这段代码是在定义一个可学习的参数 positional_embedding，用于对输入序列进行位置编码。其中，spacial_dim 表示序列的长度，embed_dim 表示每个位置编码的维度。

具体地，positional_embedding 的形状为 (spacial_dim ** 2 + 1, embed_dim)，其中第一行表示一个特殊的位置编码，用于表示输入序列中的 padding 部分。其余的位置编码按照一定规律进行生成，以表示输入序列中每个位置的相对位置关系。

在生成位置编码时，作者使用了一个公式：

$$PE_{(pos,2i)} = \sin(pos/10000^{2i/d_{\text{model}}})$$

$$PE_{(pos,2i+1)} = \cos(pos/10000^{2i/d_{\text{model}}})$$

其中 $PE_{(pos,2i)}$ 和 $PE_{(pos,2i+1)}$ 分别表示位置编码矩阵中第 pos 行的第 2i 和 2i+1 个元素的值，$d_{\text{model}}$ 表示模型的维度。这个公式在 Transformer 中被广泛使用，可以有效地表达不同位置的相对距离。