如何提取vision transformer的注意力分布图

提取Vision Transformer (ViT) 的注意力分布图通常是在模型训练之后对Transformer架构进行分析的过程。ViT是一种将图像分割成小块并用嵌入向量表示的模型，每个块称为“patch”。在自注意力层中，模型计算了这些patch之间的相对重要性，这是通过softmax函数和查询、键和值矩阵的交互实现的。

以下是提取ViT注意力分布图的基本步骤：

1. **加载预训练模型**: 首先需要加载已经训练好的ViT模型，如Hugging Face的Transformers库中的`ViTModel`类或者其他支持的库中的相应模型。

from transformers import ViTModel, ViTTokenizer

model = ViTModel.from_pretrained('facebook/vit-base-patch16-224')
tokenizer = ViTTokenizer.from_pretrained('facebook/vit-base-patch16-224')

2. **获取attention weights**: 模型内部应该有一个获取注意力权重的机制。在Hugging Face的库中，这通常是`model attentions`属性，它是一个列表，每个元素对应于输入序列的一个时间步的注意力分数。

attention_weights = model_attentions[-1]  # 获取最后一个时间步的注意力权重（假设我们只关心最后一层）

3. **解析注意力得分**: 这些权重通常是一个二维数组，其中行代表查询，列代表键，每个元素是对应位置之间的重要性分数。为了得到单个patch的注意力分布，你需要选择对应的行。

4. **可视化**: 使用matplotlib等工具将注意力分布绘制成热力图或者条形图，以便直观地观察哪些patch对其他patch的影响最大。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(attention_weights[0])
plt.colorbar()
plt.show()