用paddle实现swin transformer中的相对位置编码
时间: 2023-07-12 12:39:39 浏览: 144
Swin Transformer中的相对位置编码是一种新颖的方式,与Sinusoidal Positional Encoding略有不同。在Swin Transformer中,每个位置的编码由一个可学习的矩阵与一个特定的位置偏移量相乘得到。实现这个编码方式的代码如下:
```python
import paddle
import paddle.nn as nn
class SwinRelativePositionalEncoding(nn.Layer):
def __init__(self, embed_dim, window_size):
super().__init__()
self.window_size = window_size
self.rel_pos_embed = nn.Parameter(paddle.zeros((2 * window_size - 1, embed_dim)))
# 初始化可学习的矩阵
nn.init.normal_(self.rel_pos_embed, std=embed_dim ** -0.5)
def forward(self, x):
b, n, _ = x.shape
# 将输入张量x进行reshape操作,转换为一个二维矩阵
x = x.reshape([b * self.window_size, -1])
# 对矩阵进行相乘操作,得到相对位置编码矩阵
rel_pos = paddle.matmul(x, self.rel_pos_embed.t())
# 将相对位置编码矩阵reshape回三维张量
rel_pos = rel_pos.reshape([b, self.window_size, n, -1]).transpose([0, 2, 1, 3])
# 将相对位置编码矩阵加到输入张量上
x = x.reshape([b, n, -1]) + rel_pos
# 将加上相对位置编码的张量reshape回原来的形状
x = x.reshape([b, n, -1])
return x
```
在这个代码中,我们首先定义了一个可学习的矩阵,大小为[2 * window_size - 1, embed_dim]。这个矩阵会在模型训练过程中被不断更新,以适应不同任务的需求。
然后,在forward函数中,我们将输入张量x进行reshape操作,转换为一个二维矩阵。我们对矩阵进行相乘操作,得到一个相对位置编码矩阵,大小为[b * window_size, n, embed_dim]。其中b是batch_size,n是序列长度。
接着,我们将相对位置编码矩阵reshape回三维张量,大小为[b, n, window_size, embed_dim]。注意到我们在reshape操作中将window_size放在了第三个维度上,这是因为后续我们需要将相对位置编码矩阵与输入张量进行加法操作,这需要两个张量在第三个维度上具有相同的大小。
最后,我们将相对位置编码矩阵加到输入张量上,并将结果reshape回原来的形状。这样就完成了Swin Transformer中的相对位置编码。
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