swin transformer搭建

### 构建和实现Swin Transformer模型

#### 模型概述
Swin Transformer是一种基于分层结构的视觉Transformer，通过移位窗口机制来捕捉不同尺度的空间关系[^1]。

#### 主要组件介绍
- **Patch Partitioning**: 将输入图像划分为不重叠的小块(patch)，并线性嵌入到特征向量中。

- **Linear Embedding Layer (Embedding)**: 对patch进行线性变换得到token表示形式。这一步骤通常会增加一个可学习的位置编码以保留空间信息。

- **Stages of Swin Layers**: 整体架构由多个阶段组成，每个阶段内部重复堆叠若干个基本模块（即Swin layer）。这些layer利用局部自注意力计算方式，在保持高效的同时能够处理更复杂的模式识别任务。

- **Shifted Window-based Multi-head Self Attention(MHSA)**: 这是核心创新之一，采用固定大小但位置偏移的滑动窗来进行多头自我注意操作。此方法既减少了全局范围内的依赖度又提高了效率。

- **Layer Normalization 和 MLP Block**: 在每一个attention block之后应用标准化以及两层感知机组成的前馈网络作为残差连接的一部分。

#### PyTorch 实现概览
以下是简化版PyTorch代码片段用于说明如何创建一个基础版本的Swin Transformer:

import torch.nn as nn
from timm.models.layers import DropPath, to_2tuple, trunc_normal_

class PatchEmbed(nn.Module):
    """ Image to Patch Embedding """
    
    def __init__(self, img_size=224, patch_size=4, in_chans=3, embed_dim=96):
        super().__init__()
        
        ...
        
    def forward(self,x):
        ...

class BasicLayer(nn.Module):

    def __init__(...):
       ...
       
    def forward(...):
       ...

class SwinTransformer(nn.Module):
   
   def __init__(
           self,
           img_size=224,
           patch_size=4,
           in_chans=3,
           num_classes=1000,
           embed_dim=96,
           depths=[2, 2, 6, 2],
           num_heads=[3, 6, 12, 24],
           window_size=7,
           mlp_ratio=4.,
           qkv_bias=True,
           drop_rate=0.,
           attn_drop_rate=0.,
           drop_path_rate=0.1,
           norm_layer=nn.LayerNorm,
           ape=False,
           patch_norm=True,
           use_checkpoint=False
   ):
      super(SwinTransformer,self).__init__()

      ... # Initialize parameters and layers
      
   def forward(self,x):
      ...
      
def _create_swin_transformer(variant='swin_tiny_patch4_window7_224', pretrained=False,**kwargs):
     model = SwinTransformer(**model_kwargs)
     if pretrained:
         load_pretrained(model,model_urls[variant],num_classes=model.num_classes,in_chans=kwargs.get('in_chans', 3))
     return model

上述代码展示了定义`PatchEmbed`, `BasicLayer` 及最终组合成完整的 `SwinTransformer` 类的过程。实际项目里还需要考虑更多细节比如权重初始化、预训练参数加载等功能[^2]。