vision transformer embedding

引用内容中提到的问题与您的问题并不相关，因此无法提供对应的回答。关于vision transformer embedding的问题，它是指在视觉领域中使用transformer模型进行图像嵌入的方法。Vision Transformer (ViT) 是一种将自注意力机制引入到计算机视觉中的模型，它通过将图像划分为图像块，并将这些块作为输入序列提供给Transformer模型来捕捉图像中的语义信息。这种方法使得Transformer模型不仅仅能够应用于自然语言处理领域，也可以用于图像处理任务。ViT的基本思想是将图像的每个块转换为向量表示，然后通过Transformer的编码器进行处理，最终得到整个图像的嵌入表示。通过这种方式，可以在图像中捕捉到不同尺度的特征和语义信息，有助于改进图像分类、目标检测和图像生成等任务。请注意，使用Vision Transformer进行图像嵌入可能需要进行额外的预处理和后处理步骤，以适应具体任务的需求。

相关问题

Video Vision Transformer

### Video Vision Transformer 架构与实现

#### 概述
Vision Transformers (ViTs) 已经被扩展至处理视频数据，形成了 Video Vision Transformers (VidTrans)[^1]。这类模型通过引入时间维度来捕捉动态场景中的时空特征。

#### 基本架构设计
Video Vision Transformer 主要由以下几个部分组成：

- **输入层**: 将连续帧图像切分为固定大小的patch序列，并映射到相同维度的空间向量表示。

- **位置编码**: 添加一维的时间嵌入和二维空间嵌入以保留像素间相对距离信息以及各帧之间顺序关系。

- **多头自注意力机制(Multi-head Self-Attention)**: 这种结构允许模型关注不同片段内的局部区域及其跨帧变化模式[^2]。

- **前馈神经网络(Feed Forward Networks, FFNs)** 和 **残差连接(Residual Connections)** : 提升表达能力和加速收敛过程。

- **分类头部(Classification Head)** 或其他特定任务模块：用于最终预测输出如动作识别标签等。

import torch.nn as nn
from einops.layers.torch import Rearrange

class VidTrans(nn.Module):
    def __init__(self, num_frames=8, image_size=224, patch_size=16, dim=768, depth=12, heads=12, mlp_dim=3072):
        super().__init__()
        
        self.patch_embedding = nn.Sequential(
            Rearrange('b t c (h p1) (w p2) -> b t (h w) (p1 p2 c)', p1=patch_size, p2=patch_size),
            nn.Linear(patch_size * patch_size * 3, dim)
        )
    
        # Positional embedding for spatial & temporal dimensions
        self.pos_emb_spatial = nn.Parameter(torch.randn((image_size//patch_size)**2 + 1, dim))
        self.pos_emb_temporal = nn.Parameter(torch.randn(num_frames + 1, dim))

        transformer_layers = []
        for _ in range(depth):
            layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=dim, nhead=heads, dim_feedforward=mlp_dim)
            transformer_layers.append(layer)

        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(transformer_layers[-1], num_layers=len(transformer_layers))
        
        self.class_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, dim)) 

    def forward(self, x):   
        B, T, C, H, W = x.shape
        
        cls_tokens = self.class_token.expand(B*T, -1, -1).to(x.device)
        patches = self.patch_embedding(x.view(-1,C,H,W)).reshape(B,T,-1,self.dim)
        tokens_with_cls = torch.cat([cls_tokens.unsqueeze(dim=1),patches],dim=-2)
        
        pos_embedded = tokens_with_cls + self.pos_emb_spatial[:tokens_with_cls.size(-2)] + \
                       self.pos_emb_temporal[:T].unsqueeze(1).expand_as(tokens_with_cls[:,:,:,0])
                       
        out = self.transformer_encoder(pos_embedded.permute(1,0,2))
        
        return out.mean(dim=[0,1])  # Global average pooling over all frames and patches.

此代码展示了如何构建一个简单的 Video Vision Transformer 模型框架，在实际应用中可能还需要考虑更多细节优化，比如更复杂的预处理方式、正则化手段或是针对具体应用场景调整超参数设置等问题。

Vision Transformer Pruning

### Vision Transformer 剪枝方法与技术

#### 一、结构化剪枝
对于Vision Transformer(ViT)，结构化剪枝旨在移除整个组件，比如多头自注意力机制中的某些头部或是前馈网络里的部分层。这种策略有助于保持模型原有的模块化特性并简化推理过程。通过评估各组成部分的重要性来决定哪些可以被安全删除而不显著影响性能[^1]。

#### 二、非结构化剪枝
不同于结构化方式，非结构化剪枝关注于单个权重级别的削减。此方法能够更加精细地控制参数量减少的程度，在不破坏原有架构的前提下实现更高的压缩率。具体操作上可以通过设定阈值筛选出绝对值较小的连接权值设为零从而达到稀疏化的效果[^2]。

#### 三、混合型方案
考虑到两种基本形式各自的优缺点，有研究提出了融合两者优势的新思路——即先执行全局性的粗粒度裁减再局部微调优化剩余单元间的关联强度；或者反过来先做细密程度上的调整之后再考虑较大规模结构调整的可能性。这样的双重处理往往可以获得更佳的结果平衡点[^3]。

import torch.nn.utils.prune as prune

# 对线性层应用L1范数非结构性剪枝
module = model.transformer.encoder.layers[0].linear1
prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=0.2)

# 移除指定比例最不重要的通道(假设是卷积层)
conv_layer = model.patch_embedding.proj
prune.ln_structured(conv_layer, name="weight", amount=0.5, n=2, dim=0)