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 这段代码作用是什么)
时间: 2024-02-01 12:03:16 浏览: 31
这段代码实现了一个Transformer中的前向传播,其中:
- `self.norm1(x)` 对输入 `x` 进行Layer Normalization
- `self.attn(...)` 对Layer Normalization的输出进行多头注意力计算
- `self.drop_path(...)` 对多头注意力计算的输出进行Dropout操作,其中Dropout的概率被动态调整,这里使用了Drop Path技巧
- `self.norm2(x)` 对Dropout的输出进行Layer Normalization
- `self.mlp(...)` 对Layer Normalization的输出进行全连接计算
- `self.drop_path(...)` 对全连接计算的输出进行Dropout操作,其中Dropout的概率被动态调整,这里同样使用了Drop Path技巧
- 最后将Dropout的输出作为前向传播的结果返回
整个过程可以理解为Transformer中的一个基本块(block)。
相关问题
class Block(nn.Module): # 构建注意力Block模块 def __init__(self, dim, num_heads, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, drop=0., attn_drop=0., drop_path=0., act_layer=GELU, norm_layer=nn.LayerNorm): super().__init__() self.norm1 = norm_layer(dim) self.attn = Attention(dim, num_heads=num_heads, qkv_bias=qkv_bias, attn_drop=attn_drop, proj_drop=drop) self.norm2 = norm_layer(dim) self.mlp = Mlp(in_features=dim, hidden_features=int(dim * mlp_ratio), act_layer=act_layer, drop=drop) self.drop_path = DropPath(drop_path) if drop_path > 0. else 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))) return x
这是一个类,用于构建注意力机制模块。该模块包含了一个自注意力机制(self-attention)和一个多层感知机(Multilayer Perceptron,MLP)。其中,dim 表示输入张量的维度,num_heads 表示自注意力机制中头的数量,mlp_ratio 表示 MLP 中隐藏层特征数与输入特征数的比例,qkv_bias 表示是否在注意力机制中使用偏置项,drop 表示 dropout 的比例,attn_drop 表示注意力机制中 dropout 的比例,drop_path 表示残差连接中 dropout 的比例,act_layer 表示激活函数,norm_layer 表示归一化函数。
在初始化函数中,该类会构建一个 nn.LayerNorm 对象用于归一化输入,一个 Attention 对象用于自注意力计算,一个 nn.LayerNorm 对象用于归一化自注意力输出,一个 Mlp 对象用于多层感知机计算,以及一个 DropPath 对象用于残差连接的 dropout 操作。
在 forward 函数中,该类首先对输入张量进行归一化,然后通过自注意力机制计算自注意力张量并进行 dropout 操作,将自注意力张量和输入张量相加得到残差张量,再通过 MLP 计算得到特征张量,并进行 dropout 操作,将特征张量和残差张量相加作为最终输出张量。这个类常用于深度学习中的 Transformer 模型中。
Swin Transformer相比其他Transformer架构有哪些优势?
Swin Transformer是一种新型的Transformer架构,相比其他Transformer架构,它有以下优势:
1.更高的计算效率:Swin Transformer使用了分层的结构,将图像分成多个小块,每个小块内部进行自注意力计算,然后再将小块组合起来进行全局自注意力计算,这种分层的结构使得计算效率更高。
```python
# Swin Transformer中的分层结构
class SwinTransformerBlock(nn.Module):
def __init__(self, dim, num_heads, window_size, shift_size=0, 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):
super().__init__()
self.dim = dim
self.num_heads = num_heads
self.window_size = window_size
self.shift_size = shift_size
self.mlp_ratio = mlp_ratio
self.qkv_bias = qkv_bias
self.qk_scale = qk_scale
self.drop = drop
self.attn_drop = attn_drop
self.drop_path = drop_path
self.act_layer = act_layer
self.norm_layer = norm_layer
self.init_layers()
def init_layers(self):
self.norm1 = self.norm_layer(self.dim)
self.attn = WindowAttention(
dim=self.dim, window_size=self.window_size,
num_heads=self.num_heads, qkv_bias=self.qkv_bias, qk_scale=self.qk_scale,
attn_drop=self.attn_drop, proj_drop=self.drop)
self.drop_path = DropPath(self.drop_path) if self.drop_path > 0. else nn.Identity()
self.norm2 = self.norm_layer(self.dim)
mlp_hidden_dim = int(self.dim * self.mlp_ratio)
self.mlp = Mlp(in_features=self.dim, hidden_features=mlp_hidden_dim, act_layer=self.act_layer, drop=self.drop)
def forward(self, x):
H, W = x.shape[-2:]
# cyclic shift
if self.shift_size > 0:
x = torch.roll(x, shifts=(-self.shift_size, -self.shift_size), dims=(1, 2))
# partition windows
x_windows = x.unfold(1, self.window_size, self.window_size).unfold(2, self.window_size, self.window_size)
x_windows = x_windows.contiguous().view(-1, self.dim, self.window_size, self.window_size)
# W-MSA/SW-MSA
attn_windows = self.attn(self.norm1(x_windows))
# merge windows
attn_windows = attn_windows.view(-1, self.num_heads, self.window_size * self.window_size, attn_windows.shape[-1])
attn_windows = attn_windows.permute(0, 2, 1, 3).reshape(-1, self.window_size, self.window_size, self.dim)
# reverse partition
x_out = torch.nn.functional.fold(attn_windows, output_size=(H, W), kernel_size=(self.window_size, self.window_size), stride=(self.window_size, self.window_size))
# FFN
x_out = x + self.drop_path(x_out)
x_out = x_out + self.drop_path(self.mlp(self.norm2(x_out)))
return x_out
```
2.更好的性能表现:Swin Transformer在多个图像分类任务上都取得了最先进的性能表现,例如ImageNet、CIFAR-10等。
3.更好的可扩展性:Swin Transformer可以很容易地扩展到更大的图像尺寸和更深的网络结构,而不会导致计算效率下降。
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