Swin Transformer V2训练

### Swin Transformer V2 的训练方法 Swin Transformer V2 是一种基于窗口划分机制的高效视觉变换器模型，适用于多种计算机视觉任务。以下是关于其训练方法的具体说明以及实现代码。 #### 1. 安装环境与依赖项 为了顺利运行 Swin Transformer V2 的训练过程，需先完成项目的克隆和依赖项安装。通过以下命令可以获取项目源码并配置开发环境： ```bash git clone https://github.com/ChristophReich1996/Swin-Transformer-V2.git cd Swin-Transformer-V2 pip install -r requirements.txt ``` 上述操作会下载所需库文件，例如 `torch`, `timm` 和其他必要的工具包[^3]。 #### 2. 数据预处理 在实际训练前，需要对输入数据进行标准化处理。这通常涉及以下几个方面： - **均值与标准差计算**: 对于特定的数据集（如 ImageNet），可以通过统计学方法得出 mean 和 std 值。 ```python import numpy as np from torchvision import datasets, transforms transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor() ]) dataset = datasets.ImageFolder('path_to_dataset', transform=transform) def calculate_mean_std(dataset): loader = torch.utils.data.DataLoader( dataset, batch_size=10, num_workers=8, shuffle=False ) mean = 0. std = 0. nb_samples = 0. for data, _ in loader: batch_samples = data.size(0) data = data.view(batch_samples, data.size(1), -1) mean += data.mean(2).sum(0) std += data.std(2).sum(0) nb_samples += batch_samples mean /= nb_samples std /= nb_samples return mean, std mean, std = calculate_mean_std(dataset) print(f"Mean: {mean}, Std: {std}") ``` 此脚本用于生成目标数据集的平均值和方差参数[^2]。 #### 3. 模型定义与初始化 利用 PyTorch 或 timm 库加载 Swin Transformer V2 预训练权重，并调整最后几层网络以适配自定义分类任务的需求。 ```python import torch.nn as nn import timm class CustomSwinV2(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(CustomSwinV2, self).__init__() self.swinv2 = timm.create_model('swinv2_base_window12to16_192to256_22kft1k', pretrained=True) self.swinv2.head = nn.Linear(self.swinv2.num_features, num_classes) def forward(self, x): return self.swinv2(x) model = CustomSwinV2(num_classes=100) model.cuda() # 如果有 GPU 支持则启用 CUDA 加速 ``` 这段代码展示了如何创建一个继承自 Timm 提供的基础架构的新类实例，并修改最后一层全连接神经元数目来匹配新的类别数量。 #### 4. 设置优化器与损失函数 选择合适的优化算法对于提升收敛速度至关重要。AdamW 是目前广泛使用的默认选项之一；交叉熵作为多分类场景下的首选代价衡量指标。 ```python criterion = nn.CrossEntropyLoss().cuda() optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.05) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1) ``` 这里设置了 AdamW 优化器及其学习率调度策略，确保在整个迭代过程中动态调节步长大小[^1]。 #### 5. 开始训练循环 构建完整的 epoch 循环逻辑，在每次更新梯度之前清零旧有的累积误差信息。 ```python for epoch in range(start_epoch, epochs): model.train() running_loss = 0.0 correct = 0 total = 0 for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() running_loss += loss.item() if i % 100 == 99: # 打印每一百批次的结果 print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100)) running_loss = 0.0 scheduler.step() ``` 以上片段实现了基本的一轮次训练流程控制，包括正向传播、反向传播及参数修正环节。 --- ###