Swin Transformer 相对位置编码代码

### 关于 Swin Transformer 的相对位置编码实现 Swin Transformer 使用了一种高效的相对位置编码方法来增强模型对空间关系的理解能力。这种相对位置编码通过计算窗口内的 token 对之间的距离并将其映射到可学习的位置嵌入向量中完成[^1]。 以下是基于 PyTorch 实现的一个简化版本的相对位置编码模块： ```python import torch import torch.nn as nn from math import log2 class RelativePositionBias(nn.Module): def __init__(self, window_size, num_heads): super().__init__() self.window_size = window_size self.num_relative_distance = (2 * window_size[0] - 1) * (2 * window_size[1] - 1) + 3 self.relative_position_bias_table = nn.Parameter( torch.zeros(self.num_relative_distance, num_heads)) # 表格存储相对位置偏置 coords_h = torch.arange(window_size[0]) coords_w = torch.arange(window_size[1]) coords = torch.stack(torch.meshgrid([coords_h, coords_w])) coords_flatten = torch.flatten(coords, 1) relative_coords = coords_flatten[:, :, None] - coords_flatten[:, None, :] relative_coords = relative_coords.permute(1, 2, 0).contiguous() relative_coords[:, :, 0] += window_size[0] - 1 relative_coords[:, :, 1] += window_size[1] - 1 relative_coords[:, :, 0] *= 2 * window_size[1] - 1 relative_position_index = relative_coords.sum(-1) self.register_buffer("relative_position_index", relative_position_index) def forward(self): relative_position_bias = self.relative_position_bias_table[self.relative_position_index.view(-1)].view( self.window_size[0] * self.window_size[1], self.window_size[0] * self.window_size[1], -1) return relative_position_bias.permute(2, 0, 1).contiguous() # 测试代码 window_size = (7, 7) num_heads = 8 model = RelativePositionBias(window_size=window_size, num_heads=num_heads) output = model() print(output.shape) # 输出形状应为 [num_heads, window_height*window_width, window_height*window_width] ``` 上述代码定义了一个 `RelativePositionBias` 类，用于生成 Swin Transformer 所需的相对位置编码矩阵。该类的核心逻辑在于构建一个索引表 (`relative_position_index`) 来表示窗口内任意两个 token 的相对位置，并利用此索引来查询预定义好的相对位置偏差表格 (`relative_position_bias_table`)。 此外，在实际应用中可以参考开源项目中的具体实现细节[^3]。这些项目的源码通常会提供更完整的上下文以及优化后的性能改进方案。 #### 注意事项 - 上述代码仅为演示目的而设计，可能需要进一步调整以适配特定任务需求。 - 如果计划直接应用于大规模数据集（如 ImageNet），建议仔细阅读官方文档或相关论文补充材料。