Swin Transformer中的hidden dim
时间: 2023-11-15 14:47:12 浏览: 75
Swin Transformer中的hidden dim是指模型中隐藏层的维度。具体来说,hidden dim决定了每个注意力头(attention head)中的特征维度,以及每个位置嵌入(position embedding)的维度。在Swin Transformer中,hidden dim的值会影响模型的表示能力和计算效率。较高的hidden dim可以增加模型的表达能力,但也会增加计算开销。根据Swin Transformer的设计,hidden dim的取值可以是任意正整数。
相关问题
在swin transformer biock中添加adapter
在 Swin Transformer 中添加 Adapter 的过程如下:
1. 定义 Adapter
定义一个 Adapter 类,该类包含输入和输出的维度大小以及 Adapter 的前向计算逻辑。例如,一个简单的 Adapter 可以定义如下:
```python
import torch.nn as nn
class Adapter(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, output_dim):
super(Adapter, self).__init__()
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(input_dim, output_dim),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(output_dim, output_dim),
)
def forward(self, x):
return self.fc(x)
```
在这个例子中,我们定义了一个包含两个线性层和一个 ReLU 激活函数的简单的 Adapter。输入和输出的维度大小分别由 `input_dim` 和 `output_dim` 参数指定。
2. 添加 Adapter 到 Swin Transformer Block
在 Swin Transformer Block 的构造函数中,我们可以添加 Adapter。例如,下面是一个包含 Adapter 的基本 Swin Transformer Block:
```python
import torch.nn as nn
class SwinTransformerBlock(nn.Module):
def __init__(self, dim, num_heads, window_size, shift_size, mlp_ratio, qkv_bias=False, qk_scale=None, drop=0.,
attn_drop=0., drop_path=0., norm_layer=None, input_dim=None, output_dim=None):
super().__init__()
self.norm1 = norm_layer(dim)
self.attn = Attention(
dim, num_heads=num_heads, qkv_bias=qkv_bias, qk_scale=qk_scale, attn_drop=attn_drop, proj_drop=drop)
self.drop_path = DropPath(drop_path) if drop_path > 0. else nn.Identity()
self.norm2 = norm_layer(dim)
self.mlp = Mlp(in_features=dim, hidden_features=int(dim * mlp_ratio), out_features=dim, act_layer=nn.GELU,
drop=drop)
# Add adapter
if input_dim is not None and output_dim is not None:
self.adapter = Adapter(input_dim=input_dim, output_dim=output_dim)
else:
self.adapter = None
def forward(self, x):
if self.adapter is not None:
x = x + self.adapter(x)
x = x + self.drop_path(self.attn(self.norm1(x)))
x = x + self.drop_path(self.mlp(self.norm2(x)))
return x
```
在这个例子中,我们通过 `input_dim` 和 `output_dim` 参数指定了 Adapter 的输入和输出维度大小。在 `forward` 方法中,我们首先应用 Adapter,然后应用注意力机制和 MLP。
3. 多个 Adapter 的情况
如果我们需要添加多个 Adapter,我们可以为每个 Adapter 定义不同的输入和输出维度大小,并将它们添加到 Swin Transformer Block 中。例如,下面是一个包含两个 Adapter 的 Swin Transformer Block:
```python
import torch.nn as nn
class SwinTransformerBlock(nn.Module):
def __init__(self, dim, num_heads, window_size, shift_size, mlp_ratio, qkv_bias=False, qk_scale=None, drop=0.,
attn_drop=0., drop_path=0., norm_layer=None, input_dims=None, output_dims=None):
super().__init__()
self.norm1 = norm_layer(dim)
self.attn = Attention(
dim, num_heads=num_heads, qkv_bias=qkv_bias, qk_scale=qk_scale, attn_drop=attn_drop, proj_drop=drop)
self.drop_path = DropPath(drop_path) if drop_path > 0. else nn.Identity()
self.norm2 = norm_layer(dim)
self.mlp = Mlp(in_features=dim, hidden_features=int(dim * mlp_ratio), out_features=dim, act_layer=nn.GELU,
drop=drop)
# Add adapters
self.adapters = nn.ModuleList()
if input_dims is not None and output_dims is not None:
for input_dim, output_dim in zip(input_dims, output_dims):
self.adapters.append(Adapter(input_dim=input_dim, output_dim=output_dim))
def forward(self, x):
for adapter in self.adapters:
x = x + adapter(x)
x = x + self.drop_path(self.attn(self.norm1(x)))
x = x + self.drop_path(self.mlp(self.norm2(x)))
return x
```
在这个例子中,我们使用列表 `input_dims` 和 `output_dims` 指定每个 Adapter 的输入和输出的维度大小,并将它们添加到 `nn.ModuleList()` 中。在 `forward` 方法中,我们首先应用所有的 Adapter,然后应用注意力机制和 MLP。
CNN+swin transformer
CNN+swin transformer是一种结合了卷积神经网络(CNN)和Swin Transformer的模型架构。Swin Transformer是一种基于Transformer的图像分类模型,它通过引入局部窗口机制和分层的Transformer结构来处理图像数据。CNN+swin transformer的目标是结合CNN的优势(对局部特征的提取)和Swin Transformer的优势(对全局特征的建模),以提高图像分类的性能。
下面是一个示例代码,展示了如何使用CNN+swin transformer进行图像分类:
```python
import torch
import torch.nn as nn
from torchvision.models import resnet50
from swin_transformer import SwinTransformer
# 定义CNN+swin transformer模型
class CNN_SwinTransformer(nn.Module):
def __init__(self, num_classes):
super(CNN_SwinTransformer, self).__init__()
self.cnn = resnet50(pretrained=True)
self.swin_transformer = SwinTransformer(
hidden_dim=96,
layers=[2, 2, 18, 2],
heads=[3, 6, 12, 24],
num_classes=num_classes
)
def forward(self, x):
features = self.cnn(x)
output = self.swin_transformer(features)
return output
# 创建CNN+Swin Transformer模型实例
model = CNN_SwinTransformer(num_classes=10)
# 加载预训练权重
model.load_state_dict(torch.load('cnn_swin_transformer.pth'))
# 将图像输入模型进行分类
input_image = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = model(input_image)
# 输出分类结果
_, predicted_class = torch.max(output, 1)
print("Predicted class:", predicted_class.item())
```
这段代码首先定义了一个CNN_SwinTransformer类,其中包含了一个预训练的CNN模型(这里使用了ResNet-50)和一个Swin Transformer模型。然后,创建了一个CNN_SwinTransformer模型实例,并加载了预训练权重。最后,将输入图像传入模型进行分类,并输出分类结果。
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