swin transformer实现

### Swin Transformer 的实现方法 #### 构建基本模块 为了构建 Swin Transformer，首先需要定义一些基础组件。这些组件包括多头自注意力机制 (Multi-head Self-Attention, MSA)，以及移位窗口机制。 ```python import torch.nn as nn from timm.models.layers import DropPath, to_2tuple, trunc_normal_ class WindowAttention(nn.Module): """Window based multi-head self attention (W-MSA) module with relative position bias. Args: dim (int): Number of input channels. window_size (tuple[int]): The height and width of the window. num_heads (int): Number of attention heads. """ def __init__(self, dim, window_size, num_heads): super().__init__() ... def forward(self, x, mask=None): ... ``` 此部分实现了基于窗口的多头自注意机制[^3]。 #### 定义Swish Block 接着是 Swin Transformer block 的定义，该模块包含了线性变换、LayerNorm 和 MLP 层： ```python class SwinTransformerBlock(nn.Module): """Swin Transformer Block. Args: dim (int): Number of input channels. input_resolution (tuple[int]): Input resolution. num_heads (int): Number of attention heads. window_size (int): Window size. shift_size (int): Shift size for SW-MSA. """ def __init__(self, dim, input_resolution, num_heads, window_size=7, shift_size=0, mlp_ratio=4., qkv_bias=True, drop=0., attn_drop=0., drop_path=0., act_layer=nn.GELU, norm_layer=nn.LayerNorm): super().__init__() ... def forward(self, x): ... ``` 上述代码片段展示了如何创建一个标准的 Swin Transformer block，其中包含了 W-MSA 或者 SW-MSA（取决于 `shift_size` 参数），并结合了前馈网络 FFN[^1]。 #### 组合Stage 最后一步是组合多个 blocks 形成完整的 stage 结构，并通过下采样操作连接不同 stages: ```python class BasicLayer(nn.Module): """ A basic Swin Transformer layer for one stage. Args: dim (int): Number of feature channels depth (int): Depths of this stage. num_heads (int): Number of attention head. window_size (int): Local window size. Default: 7. downsample (nn.Module | None, optional): Downsample layer at the end of the layer. Defaults to PatchMerging. """ def __init__(self, dim, depth, num_heads, window_size=7, downsample=None): super().__init__() ... def forward(self, x, H, W): ... ``` 这段代码描述了一个典型的 Stage 设计模式，允许灵活调整每一阶段内的 Blocks 数量以及其他超参数配置[^4]。 整个框架遵循分层结构的设计理念，利用局部窗口内进行自我关注来减少计算复杂度，同时采用逐级降维的方式处理特征图谱，从而有效地提高了模型的表现力和效率。