写一段关于ViT的背景介绍

时间: 2024-05-21 12:15:24 浏览: 8
ViT(Vision Transformer)是一种基于Transformer的图像分类器,由Google Brain团队在2020年提出。在过去的几年中,卷积神经网络(CNNs)已经成为计算机视觉领域中最成功的工具之一。然而,CNNs的局限性在于它们是基于固定大小的图像块进行卷积的,这使得它们不适用于处理变形的图像或较大的图像。ViT被设计为解决这些问题,并将视觉任务的处理方法归结为仅使用Transformer。 ViT的核心思想是将图像分解为一系列的小图像块(patch),然后将这些图像块视为序列输入到Transformer中进行处理。通过这种方式,ViT可以处理变形的图像,并且可以处理比CNNs更大的图像。ViT在许多计算机视觉任务中具有与CNNs相当的性能,并且已经成为计算机视觉领域中的研究热点之一。
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写一段VIT模型的pytorch代码

好的,以下是使用PyTorch实现Vision Transformer(VIT)模型的示例代码: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class ViT(nn.Module): def __init__(self, img_size, patch_size, emb_size, num_heads, num_layers, num_classes): super(ViT, self).__init__() self.patch_size = patch_size self.num_patches = (img_size // patch_size) ** 2 self.proj = nn.Conv2d(3, emb_size, kernel_size=patch_size, stride=patch_size) self.cls_token = nn.Parameter(torch.randn(1, 1, emb_size)) self.pos_emb = nn.Parameter(torch.randn(1, self.num_patches + 1, emb_size)) self.blocks = nn.ModuleList([TransformerBlock(emb_size, num_heads) for _ in range(num_layers)]) self.mlp_head = nn.Sequential( nn.LayerNorm(emb_size), nn.Linear(emb_size, num_classes) ) def forward(self, x): x = self.proj(x) x = x.flatten(2).transpose(1, 2) cls_tokens = self.cls_token.expand(x.shape[0], -1, -1) x = torch.cat((cls_tokens, x), dim=1) x += self.pos_emb[:, :(self.num_patches + 1)] for block in self.blocks: x = block(x) x = x.mean(dim=1) x = self.mlp_head(x) return x class TransformerBlock(nn.Module): def __init__(self, emb_size, num_heads, mlp_ratio=4.0): super(TransformerBlock, self).__init__() self.attention = nn.MultiheadAttention(emb_size, num_heads) self.mlp = nn.Sequential( nn.Linear(emb_size, int(emb_size * mlp_ratio)), nn.GELU(), nn.Linear(int(emb_size * mlp_ratio), emb_size), nn.Dropout(0.1) ) self.norm1 = nn.LayerNorm(emb_size) self.norm2 = nn.LayerNorm(emb_size) def forward(self, x): residual = x x = self.norm1(x) x = x.permute(1, 0, 2) x, _ = self.attention(x, x, x) x = x.permute(1, 0, 2) x += residual residual = x x = self.norm2(x) x = self.mlp(x) x += residual return x ```

pytorch写一个vit

非常感谢您的提问。以下是使用 PyTorch 实现 ViT 的代码示例: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class PatchEmbedding(nn.Module): def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, in_chans=3, embed_dim=768): super().__init__() img_size = (img_size, img_size) if isinstance(img_size, int) else img_size patch_size = (patch_size, patch_size) if isinstance(patch_size, int) else patch_size num_patches = (img_size[1] // patch_size[1]) * (img_size[0] // patch_size[0]) self.img_size = img_size self.patch_size = patch_size self.num_patches = num_patches self.projection = nn.Conv2d(in_chans, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size) def forward(self, x): B, C, H, W = x.shape assert H == self.img_size[0] and W == self.img_size[1], \ f"Input image size ({H}*{W}) doesn't match model ({self.img_size[0]}*{self.img_size[1]})." x = self.projection(x).flatten(2).transpose(1, 2) return x class MLP(nn.Module): def __init__(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, dropout=0.): super().__init__() out_features = out_features or in_features hidden_features = hidden_features or in_features self.fc1 = nn.Linear(in_features, hidden_features) self.act = nn.GELU() self.fc2 = nn.Linear(hidden_features, out_features) self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.act(x) x = self.dropout(x) x = self.fc2(x) x = self.dropout(x) return x class Attention(nn.Module): def __init__(self, dim, num_heads=8, qkv_bias=False, attn_drop=0., proj_drop=0.): super().__init__() self.num_heads = num_heads head_dim = dim // num_heads self.scale = head_dim ** -0.5 self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias) self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop) self.proj = nn.Linear(dim, dim) self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop) def forward(self, x): B, N, C = x.shape qkv = self.qkv(x).reshape(B, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4) q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2] attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) * self.scale attn = attn.softmax(dim=-1) attn = self.attn_drop(attn) x = (attn @ v).transpose(1, 2).reshape(B, N, C) x = self.proj(x) x = self.proj_drop(x) return x class Block(nn.Module): def __init__(self, dim, num_heads, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, drop=0., attn_drop=0., drop_path=0.): super().__init__() self.norm1 = nn.LayerNorm(dim) self.attn = Attention(dim, num_heads=num_heads, qkv_bias=qkv_bias, attn_drop=attn_drop, proj_drop=drop) self.drop_path = nn.Dropout(drop_path) if drop_path > 0. else nn.Identity() self.norm2 = nn.LayerNorm(dim) mlp_hidden_dim = int(dim * mlp_ratio) self.mlp = MLP(in_features=dim, hidden_features=mlp_hidden_dim, out_features=dim, dropout=drop) def forward(self, x): x = x + self.drop_path(self.attn(self.norm1(x))) x = x + self.drop_path(self.mlp(self.norm2(x))) return x class VisionTransformer(nn.Module): def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, in_chans=3, num_classes=1000, embed_dim=768, depth=12, num_heads=12, mlp_ratio=4., qkv_bias=True, drop_rate=0., attn_drop_rate=0., drop_path_rate=0.): super().__init__() self.num_classes = num_classes self.num_features = self.embed_dim = embed_dim self.patch_embed = PatchEmbedding(img_size=img_size, patch_size=patch_size, in_chans=in_chans, embed_dim=embed_dim) num_patches = self.patch_embed.num_patches self.cls_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, embed_dim)) self.pos_embed = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_patches + 1, embed_dim)) self.pos_drop = nn.Dropout(p=drop_rate) dpr = [x.item() for x in torch.linspace(0, drop_path_rate, depth)] # stochastic depth decay rule self.blocks = nn.ModuleList([ Block( dim=embed_dim, num_heads=num_heads, mlp_ratio=mlp_ratio, qkv_bias=qkv_bias, drop=drop_rate, attn_drop=attn_drop_rate, drop_path=dpr[i]) for i in range(depth)]) self.norm = nn.LayerNorm(embed_dim) self.head = nn.Linear(embed_dim, num_classes) if num_classes > 0 else nn.Identity() def forward(self, x): x = self.patch_embed(x) cls_token = self.cls_token.expand(x.shape[0], -1, -1) x = torch.cat((cls_token, x), dim=1) x = x + self.pos_embed x = self.pos_drop(x) for blk in self.blocks: x = blk(x) x = self.norm(x[:, 0]) x = self.head(x) return x ``` 希望这个代码示例能够帮助您实现 ViT。如果您有任何问题,请随时问我。

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