transformer代码复现

我可以回答这个问题。Swin Transformer 是一种新型的 Transformer 模型，它在计算效率和模型精度方面都有很好的表现。如果您想复现 Swin Transformer 的代码，可以参考官方的 Github 仓库，里面有详细的代码和文档说明。同时，也可以参考一些开源的实现，例如 Hugging Face 的 Transformers 库中就包含了 Swin Transformer 的实现。希望能对您有所帮助。

### Vision Transformer (ViT) 的代码实现与复现教程 Vision Transformer (ViT)[^4] 是一种基于Transformer架构的模型，用于处理计算机视觉任务。它通过将输入图像分割成固定大小的小块（patches），并将这些小块线性嵌入到高维向量中来工作。随后，这些向量被送入标准的Transformer编码器层进行特征提取。 以下是 ViT 的基本实现框架： #### 数据预处理 在 ViT 中，图像首先会被划分为多个不重叠的小块（patches）。每个 patch 被展平并映射到一个 d 维度的空间中。为了保持位置信息，在嵌入之前会加入可学习的位置编码。 ```python import torch from einops import rearrange, repeat from torch.nn import Linear, LayerNorm, Dropout, Sequential, ModuleList, MultiheadAttention, ReLU class PatchEmbedding(torch.nn.Module): def __init__(self, image_size=224, patch_size=16, embed_dim=768): super().__init__() self.patch_embed = torch.nn.Conv2d(3, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size) def forward(self, x): x = self.patch_embed(x) # B, C, H, W -> B, D, H', W' x = rearrange(x, 'b c h w -> b (h w) c') # Flatten patches into sequence return x ``` #### 多头自注意力机制 多头自注意力模块允许网络关注不同部分的信息，并从中捕获全局依赖关系。这是 Transformer 架构的核心组件之一。 ```python class AttentionBlock(torch.nn.Module): def __init__(self, dim, num_heads=12, dropout_rate=0.1): super().__init__() self.attn = MultiheadAttention(dim, num_heads=num_heads) self.ln_1 = LayerNorm(dim) self.mlp = Sequential( Linear(dim, dim * 4), ReLU(), Linear(dim * 4, dim), Dropout(dropout_rate) ) self.ln_2 = LayerNorm(dim) def forward(self, x): attn_output, _ = self.attn(x, x, x) x = x + attn_output x = self.ln_1(x) mlp_output = self.mlp(x) x = x + mlp_output return self.ln_2(x) ``` #### 完整的 ViT 实现 完整的 ViT 结构由上述两个主要部分组成——Patch Embedding 和一系列堆叠的 Transformer 编码器层。 ```python class VisionTransformer(torch.nn.Module): def __init__(self, image_size=224, patch_size=16, embed_dim=768, depth=12, num_heads=12, classes=1000): super().__init__() self.patch_embedding = PatchEmbedding(image_size=image_size, patch_size=patch_size, embed_dim=embed_dim) num_patches = (image_size // patch_size)**2 self.cls_token = torch.nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, embed_dim)) self.positional_encoding = torch.nn.Parameter(torch.randn(num_patches + 1, embed_dim)) self.transformer_blocks = ModuleList([ AttentionBlock(embed_dim, num_heads=num_heads) for _ in range(depth)]) self.norm = LayerNorm(embed_dim) self.head = Linear(embed_dim, classes) def forward(self, x): batch_size = x.shape[0] x = self.patch_embedding(x) cls_tokens = repeat(self.cls_token, '() n d -> b n d', b=batch_size) x = torch.cat((cls_tokens, x), dim=1) x += self.positional_encoding for block in self.transformer_blocks: x = block(x) x = self.norm(x[:, 0]) # Take the class token output only out = self.head(x) return out ``` 以上是一个简单的 ViT 模型实现示例。实际应用中可能还需要考虑更多的优化细节以及数据增强策略等。 --- ### 关于 VAE 和 CLIP 的补充说明 虽然本问题聚焦于 ViT 的实现，但可以注意到 VAE[^3] 主要涉及图像生成过程中的编码和解码操作，而 CLIP[^2] 则专注于跨模态表示的学习。这三者分别代表了当前深度学习领域内的三个重要方向：纯视觉建模、生成对抗网络/变分自动编码器以及多模态联合训练技术。 ---