swin transformer多少参数
时间: 2025-02-10 19:05:20 浏览: 230
### Swin Transformer 模型参数量分析
Swin Transformer 是一种基于窗口的分层视觉变换器架构,在不同层次上处理特征图的不同分辨率。该模型通过使用移位窗口机制来减少计算复杂度并提高局部建模能力[^1]。
对于具体参数量而言,这取决于所使用的预训练权重版本以及配置文件中的设定。通常情况下,官方提供了几种不同的变体:
- **Tiny (swin_tiny_patch4_window7_224)**: 大约有 28M 的参数。
- **Small (swin_small_patch4_window7_224)**: 参数量约为 50M 左右。
- **Base (swin_base_patch4_window7_224)**: 此版本拥有大约 88M 的参数。
- **Large (swin_large_patch4_window12_384, swin_large_patch4_window7_224)**: 这两个较大规模的模型分别包含了超过 197M 和 198M 的参数[^4]。
这些数值会随着输入图片尺寸的变化而有所波动,因为某些组件(如位置编码)依赖于绝对坐标信息。此外,当应用于更高维度的数据集时(例如 Video Swin Transformer),由于增加了时间轴上的卷积操作,整体参数也会相应增加[^3]。
为了更直观地展示如何获取特定实例下的确切参数数目,下面给出了一段 Python 代码片段用于统计 PyTorch 实现中 Swin Transformer 各部分的具体参数数量:
```python
import torch
from models.swin_transformer import SwinTransformer
def count_parameters(model):
return sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)
model = SwinTransformer(img_size=224,
patch_size=4,
in_chans=3,
num_classes=1000,
embed_dim=96,
depths=[2, 2, 6, 2],
num_heads=[3, 6, 12, 24])
print(f'Total number of parameters: {count_parameters(model):,}')
```
这段脚本可以根据实际需求调整 `img_size`、`embed_dim` 等超参以适应不同的应用场景,并最终打印出整个网络结构内的可学习参数总数[^2]。
阅读全文
相关推荐


















