Swin Transformer 中增加 SE 注意力模块后 原来的Swin Transformer 的权重需要改变吗

在 Swin Transformer 中增加 SE 注意力模块后，原来的 Swin Transformer 的权重不需要改变。因为 SE 注意力模块是在原有的 Swin Transformer 模型基础上增加的一种机制，它只是在原有的特征向量上进行了一定的缩放和加权，而不会改变原始的特征向量。因此，使用 SE 注意力模块的 Swin Transformer 模型的训练过程中，不需要重新初始化权重，而是在原有的权重基础上进行微调，以适应新的注意力机制。这样可以有效地提高模型的性能，并且减少重新训练的时间和成本。

相关问题

我想在swin-transformer中添加se注意力模块 请给出代码

好的，为了在Swin Transformer中添加SE注意力模块，您需要进行以下步骤：

1. 首先，在您的代码中导入SE注意力模块所需要的依赖项：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

2. 接着定义SE注意力模块的代码如下：

class SEAttention(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, ratio=16):
        super(SEAttention, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(in_channels, in_channels // ratio),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(in_channels // ratio, in_channels),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, x):
        b, c, _, _ = x.size()
        y = self.avg_pool(x).view(b, c)
        y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)
        return x * y.expand_as(x)

3. 最后，在Swin Transformer中添加SE注意力模块的代码如下：

class SwinTransformerBlock(nn.Module):
    def __init__(self, embed_dim, num_heads, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, qk_scale=None, drop=0., attn_drop=0., drop_path=0., act_layer=nn.GELU, norm_layer=nn.LayerNorm, se_ratio=0.):
        super().__init__()
        self.norm1 = norm_layer(embed_dim)
        self.attn = Attention(
            embed_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(embed_dim)
        mlp_hidden_dim = int(embed_dim * mlp_ratio)
        self.mlp = Mlp(in_features=embed_dim, hidden_features=mlp_hidden_dim, act_layer=act_layer, drop=drop)
        if se_ratio > 0.:
            self.se = SEAttention(embed_dim, int(embed_dim * se_ratio))
        else:
            self.se = nn.Identity()

    def forward(self, x):
        x = x + self.drop_path(self.attn(self.norm1(x)))
        x = x + self.drop_path(self.mlp(self.norm2(x)))
        x = self.se(x)
        return x

在这个代码中，我们在Swin Transformer Block中添加了一个SEAttention模块，并通过参数`se_ratio`控制SE注意力模块的比例。如果您想要使用SE注意力模块，请将`se_ratio`设置为一个大于0的值，否则将其设置为0即可。

希望这能帮助到您！

我想在swin-transformer上增加一个注意力模块 se注意力模块 给下代码

好的，以下是在 Swin Transformer 中增加 SE 注意力模块的代码：

import torch
import torch.nn as nn
from einops import rearrange

class SeAttention(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, reduction=16):
        super().__init__()
        self.pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(in_channels, in_channels // reduction),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(in_channels // reduction, in_channels),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, x):
        b, c, _, _ = x.size()
        y = self.pool(x).view(b, c)
        y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)
        return x * y.expand_as(x)

class SwinTransformerAttention(nn.Module):
    def __init__(self, embed_dim, num_heads, se_reduction=16):
        super().__init__()
        self.attn = nn.MultiheadAttention(embed_dim, num_heads)
        self.se = SeAttention(embed_dim, se_reduction)

    def forward(self, x):
        x = rearrange(x, 'n c h w -> h w n c')
        x = self.attn(x, x, x)[0]
        x = rearrange(x, 'h w n c -> n c h w')
        x = self.se(x)
        return x

在上面的代码中，我们定义了一个 `SeAttention` 类，它是一个简单的 Squeeze-and-Excitation 注意力模块，用于增强 Swin Transformer 模型中的特征表示能力。然后我们定义了一个 `SwinTransformerAttention` 类，它封装了一个多头注意力模块和一个 SE 注意力模块，用于替换 Swin Transformer 模型的默认注意力模块。

你可以在 Swin Transformer 的基础上使用 `SwinTransformerAttention` 来构建自己的模型，例如：

import torch
import torch.nn as nn
from swin_transformer import SwinTransformer
from attention import SwinTransformerAttention

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super().__init__()
        self.backbone = SwinTransformer(
            hidden_dim=96,
            layers=(2, 2, 6, 2),
            heads=(3, 6, 12, 24),
            channels=3,
            dim_feedforward=384,
            window_size=7,
            downsample_factor=4,
            relative_pos_embedding=True,
            pretrained=True
        )
        self.head = nn.Sequential(
            nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(1024, num_classes)
        )
        self.attention = SwinTransformerAttention(96, 3)

    def forward(self, x):
        x = self.backbone(x)
        x = self.attention(x)
        x = self.head(x)
        return x

在上面的代码中，我们创建了一个名为 `MyModel` 的模型，它使用 Swin Transformer 作为骨干网络，并在最后一层增加了一个使用 `SwinTransformerAttention` 的注意力模块。