transreid代码讲解

transreid 是一种用于图像识别任务的模型，其核心是 transformer 和 ReID（Person Re-Identification）模型的结合。下面是代码的讲解：

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import AutoModel

class TransReID(nn.Module):
    def __init__(self, model_name, num_classes, dropout=0.2, emb_size=2048):
        super(TransReID, self).__init__()
        
        self.num_classes = num_classes
        self.emb_size = emb_size
        
        # 加载预训练的 transformer 模型
        self.transformer = AutoModel.from_pretrained(model_name)
        
        # 添加一个全连接层，将 transformer 的输出映射到指定的 embedding size
        self.fc = nn.Linear(self.transformer.config.hidden_size, emb_size)
        
        # 添加一个 dropout 层
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        
        # 添加一个分类器，将 embedding 映射到 num_classes 个类别
        self.classifier = nn.Linear(emb_size, num_classes)
        
    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        # 将输入传入 transformer 模型
        outputs = self.transformer(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
        
        # 提取 transformer 模型最后一层的输出
        last_hidden_state = outputs.last_hidden_state
        
        # 对最后一层的输出进行平均池化操作，得到一个固定长度的向量
        pooled_output = torch.mean(last_hidden_state, dim=1)
        
        # 将向量传入全连接层
        out = self.fc(pooled_output)
        
        # 添加 dropout 层
        out = self.dropout(out)
        
        # 将 embedding 映射到 num_classes 个类别
        logits = self.classifier(out)
        
        return logits

这段代码定义了一个名为 TransReID 的类，它继承自 nn.Module 类，是一个 PyTorch 模型。该模型包含了一个 transformer 和一个 ReID 分类器，可以用于图像识别任务。

- `__init__` 方法中，我们首先调用 `super().__init__()` 来初始化父类的构造方法。然后，我们定义了一些模型的超参数：`model_name` 表示要加载的预训练 transformer 模型名称，`num_classes` 表示分类器的输出类别数，`dropout` 表示 dropout 层的 dropout 比例，`emb_size` 表示最终 embedding 的维度。
- 在 `__init__` 方法中，我们首先使用 `AutoModel.from_pretrained` 方法加载了预训练的 transformer 模型，它返回了一个 `transformers.models.bert.modeling_bert.BertModel` 对象。我们将这个对象赋值给 `self.transformer` 变量。
- 接着，我们添加了一个全连接层 `self.fc`，用于将 transformer 的输出映射到指定的 embedding size。这个全连接层的输入维度是 `self.transformer.config.hidden_size`，输出维度是 `emb_size`，其中 `self.transformer.config.hidden_size` 表示 transformer 模型的隐层维度，即 transformer 的输出维度。
- 接着，我们添加了一个 dropout 层 `self.dropout`，用于防止过拟合。
- 最后，我们添加了一个分类器 `self.classifier`，用于将 embedding 映射到 num_classes 个类别。这个分类器的输入维度是 `emb_size`，输出维度是 `num_classes`。

在 forward 方法中，我们首先将输入传入 transformer 模型，得到 transformer 的输出 `outputs`。然后，我们提取 transformer 模型最后一层的输出 `last_hidden_state`。接着，我们对 `last_hidden_state` 进行平均池化操作，得到一个固定长度的向量 `pooled_output`。然后，我们将 `pooled_output` 传入全连接层 `self.fc`，得到一个 embedding `out`。接着，我们添加 dropout 层，并将 embedding `out` 传入分类器 `self.classifier`，得到预测结果 `logits`，最后返回 `logits`。

这就是 transreid 的代码讲解。