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Pytorch CIFAR10图像分类 Vision Transformer（ViT） 篇

文章目录

• Pytorch CIFAR10图像分类 Vision Transformer（ViT） 篇
• • 4. 定义网络（ViT篇）
  • • Vision Transformer（ViT）简介
    • Transformer基本原理
    • Attention模块
    • MLP多层感知机（MLP）
    • Transformer Encoder
    • ViT模型的输入
    • 整体构建ViT
  • 5. 定义损失函数和优化器
  • 6. 训练
  • • 损失函数曲线
    • 准确率曲线
    • 学习率曲线
  • 7.测试
  • • 查看准确率
    • 查看每一类的准确率
    • 抽样测试并可视化一部分结果
  • 8. 保存模型
  • 9. 预测
  • • 读取本地图片进行预测
    • 读取图片地址进行预测
  • 10.总结

4. 定义网络（ViT篇）

Vision Transformer（ViT）简介

近些年，随着基于自注意（Self-Attention）结构的模型的发展，特别是Transformer模型的提出，极大地促进了自然语言处理模型的发展。由于Transformers的计算效率和可扩展性，它已经能够训练具有超过100B参数的空前规模的模型。

ViT则是自然语言处理和计算机视觉两个领域的融合结晶。在不依赖卷积操作的情况下，依然可以在图像分类任务上达到很好的效果。

模型结构

ViT模型的主体结构是基于Transformer模型的Encoder部分（部分结构顺序有调整，如：Normalization的位置与标准Transformer不同），其结构图[1]如下：

模型特点

ViT模型主要应用于图像分类领域。因此，其模型结构相较于传统的Transformer有以下几个特点：

1. 数据集的原图像被划分为多个patch后，将二维patch（不考虑channel）转换为一维向量，再加上类别向量与位置向量作为模型输入。
2. 模型主体的Block结构是基于Transformer的Encoder结构，但是调整了Normalization的位置，其中，最主要的结构依然是Multi-head Attention结构。
3. 模型在Blocks堆叠后接全连接层，接受类别向量的输出作为输入并用于分类。通常情况下，我们将最后的全连接层称为Head，Transformer Encoder部分为backbone。

Transformer基本原理

Transformer模型源于2017年的一篇文章[2]。在这篇文章中提出的基于Attention机制的编码器-解码器型结构在自然语言处理领域获得了巨大的成功。模型结构如下图所示：

其主要结构为多个Encoder和Decoder模块所组成，其中Encoder和Decoder的详细结构如下图[2]所示：

Encoder与Decoder由许多结构组成，如：多头注意力（Multi-Head Attention）层，Feed Forward层，Normaliztion层，甚至残差连接（Residual Connection，图中的“Add”）。不过，其中最重要的结构是多头注意力（Multi-Head Attention）结构，该结构基于自注意力（Self-Attention）机制，是多个Self-Attention的并行组成。

所以，理解了Self-Attention就抓住了Transformer的核心。

Attention模块

以下是Self-Attention的解释，其核心内容是为输入向量的每个单词学习一个权重。通过给定一个任务相关的查询向量Query向量，计算Query和各个 Key的相似性或者相关性得到注意力分布，即得到每个Key对应Value的权重系数，然后对Value进行加权求和得到最终的Attention数值。

在Self-Attention中:

1. 最初的输入向量首先会经过Embedding层映射成Q (Query)， $K$ (Key)，V (Value) 三个向量，由于是并行操作，所以代码中是映射成为dim $x$ 3 的向量然后进行分割，换言之，如果你的输入向量为一个向量序列 $\left(x_1，x_2，x_3\right)$ ，其中的 $x_1，x_2，x_3$ 都是一维向量，那么每一个一维向量 都会经过Embedding层映射出Q，K，V三个向量，只是Embedding矩阵不同，矩阵参数也是通过学习得到的。这里大家可以认为， $Q，K，V$ 三个 矩阵是发现向量之间关联信息的一种手段，需要经过学习得到，至于为什么是 $Q，K，V$ 三个，主要是因为需要两个向量点乘以获得权重，又需要 另一个向量来承载权重向加的结果，所以，最少需要 3 个矩阵。
   $$\{\begin{array}{l}{q}_i=W_q\cdot x_i\\ k_i=W_k\cdot x_i,i=1,2,3\dots \\ v_i=W_v\cdot x_i\end{array}$$
   

2. 自注意力机制的自注意主要体现在它的Q，K，V都来源于其自身，也就是该过程是在提取输入的不同顺序的向量的联系与特征，最终通过不同顺序向量之间的联系紧密性（Q与K乘积经过Softmax的结果）来表现出来。Q，K，V得到后就需要获取向量间权重，需要对Q和K进行点乘并除以维度的平方根，对所有向量的结果进行Softmax处理，通过公式(2)的操作，我们获得了向量之间的关系权重。
   $$\begin{array}{r}\{\begin{array}{l}{a}_{1,1}=q_1\cdot k_1/\sqrt{d}\\ a_{1,2}=q_1\cdot k_2/\sqrt{d}\\ a_{1,3}=q_1\cdot k_3/\sqrt{d}\end{array}\end{array}$$
   
   $$Softmax:{\hat{a}}_{1,i}=exp(a_{1,i})/\sum _{j}exp(a_{1,j}),j=1,2,3\dots \text{\hspace{1em}(3)}$$
   

3. 其最终输出则是通过V这个映射后的向量与Q，K经过Softmax结果进行weight sum获得，这个过程可以理解为在全局上进行自注意表示。每一组Q，K，V最后都有一个V输出，这是Self-Attention得到的最终结果，是当前向量在结合了它与其他向量关联权重后得到的结果。
   $$b_1=\sum _i{\hat{a}}_{1,i}{v}_i,i=1,2,\mathrm{3...}\text{\hspace{1em}(4)}$$
   通过下图可以整体把握Self-Attention的全部过程。

   

   多头注意力机制就是将原本self-Attention处理的向量分割为多个Head进行处理，这一点也可以从代码中体现，这也是attention结构可以进行并行加速的一个方面。

   总结来说，多头注意力机制在保持参数总量不变的情况下，将同样的query, key和value映射到原来的高维空间（Q,K,V）的不同子空间$(Q_0,K_0,V_0)$中进行自注意力的计算，最后再合并不同子空间中的注意力信息。

   所以，对于同一个输入向量，多个注意力机制可以同时对其进行处理，即利用并行计算加速处理过程，又在处理的时候更充分的分析和利用了向量特征。下图展示了多头注意力机制，其并行能力的主要体现在下图中的a1和a2是同一个向量进行分割获得的。

   

class Attention(nn.Module):
    '''
    Attention Module used to perform self-attention operation allowing the model to attend
    information from different representation subspaces on an input sequence of embeddings.
    The sequence of operations is as follows :-

    Input -> Query, Key, Value -> ReshapeHeads -> Query.TransposedKey -> Softmax -> Dropout
    -> AttentionScores.Value -> ReshapeHeadsBack -> Output
    '''
    def __init__(self, 
                 embed_dim, # 输入token的dim
                 heads=8, 
                 activation=None, 
                 attn_drop_ratio=0.,
                 proj_drop_ratio=0.):
        super().__init__(查看详情  

                
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