VIT中PatchEmbed、MultiHeadAttention代码详解（PyTorch）

本文对PatchEmbed和MulitHeadAttention进行代码的详细解读，希望可以给同样被此处困扰的小伙伴提供一些帮助，如有错误，还望指正。

一、VIT简单介绍

相信看到本文的小伙伴基本都是了解了VIT为何物，否则也不会对PatchEmbed感兴趣，所以本文只对VIT做一个简单的介绍。
VIT是Vision Transformer的简称，是将Transformer模型运用在图片上的一个重要的网络模型，也是Transformer四大核心模块之一。
其思想就是将图片分块再拼接形成如同文本数据一般的序列数据，方便将数据输入到Transformer网络中。如图为VIT的网络模型结构，本文不会讨论其所有的子模块，而是选择器PatchEmbed模块和MultiHeadAttention模块进行代码的详解。

二、PatchEmbed

1.PatchEmbed的目的

将输入的图片用分块再拼接的思想转化为序列的形式，因为Transformer只能接收序列数据。注意这里只是用了分块再拼接的思想，看代码的时候，不需要这个思想也是可以看懂的，如果理解不了，就直接看代码就可以了。或者说看懂了代码之后就理解这个思想了。

2.代码的执行过程

1.输入的图片size为[B, 3, 224, 224]
2.确定好分块的大小为patch_size=16，确定好16，就可以确定卷积核的大小为16，步长为16，即patch_size = kernel_size = stride
3.首先图片通过卷积nn.Conv2d(3, 768,(16,16), (16,16))后size变为[B, 768, 14, 14]
4.再经历一次flatten(2)，变为[B, 768, 14*14=196],这里flatten(2)的2意思是在位序为2开始进行展平
5.最后经过一次转置transpose(1, 2)，size变成[B, 196, 768]

3.注意

许多人还是不理解为什么要将图片的size转成[B, 196, 768],因为Transformer接受的是序列格式的数据，而不是图片4维【B,C,H,W】的格式，序列如文本数据的格式为【B,N,C】，N为token的个数，C为每个token的维度。只有将图片通过分块拼接成序列形式，才可以输入到transformer网络中。

4.完整代码解释

class PatchEmbed(nn.Module):def __init__(self, img_size=224,  # 输入图片大小patch_size=16,  # 分块大小in_c=3,  # 输入图片的通道数embed_dim=768,  # 经过PatchEmbed后的分块的通道数norm_layer=None): # 标准化层super(PatchEmbed, self).__init__()img_size = (img_size, img_size)  #将img_size、patch_size转为元组patch_size = (patch_size, patch_size)self.img_size = img_sizeself.patch_size = patch_size# // 是一种特殊除号，作用为向下取整# grid_size:分块后的网格大小，即一张图片切分为块后形成的网格结构，理解不了不用理解，就是为了求出分块数目的self.grid_size = (img_size[0] // patch_size[0], img_size[1] // patch_size[1])self.num_patches = self.grid_size[0] * self.grid_size[1]  # 分块数量self.proj = nn.Conv2d(in_c, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size)  # 分块用的卷积# 如果norm_layer为None，就使用一个空占位层，就是看要不要进行一个标准化self.norm = norm_layer(embed_dim) if norm_layer else nn.Identity()# nn.Identity()层是用来占位的，没什么用def forward(self, x):B, C, H, W = x.shape# assert是python的断言，当后面跟的是False时就会停下assert H == self.img_size[0] and W == self.img_size[1], \f"Input image size ({H}*{W}) doesn't match model ({self.img_size[0]}*{self.img_size[1]})""""x = self.proj(x).flatten(2).transpose(1, 2)1.第一步将x做卷积 [B, 3, 224, 224] -> [B, 768, 14, 14]2.从位序为2的维度开始将x展平 [B, 768, 14, 14] -> [B, 768, 196]3.转置[B, 196, 768] 得到batch批次，每个批次有196个“词”，每个“词”有768维"""x = self.proj(x).flatten(2).transpose(1, 2)x = self.norm(x)return x

5.代码简化版

上述代码可以简化为如下代码，不同之处在于使用了Rearrange函数
Rearrange函数可以很方便的操作张量的shape，直接替代了view和reshape方法
Rearrange函数的简单使用如下：

from einops import rearrangeimg = torch.randn(1, 3, 224, 224)
print(img.shape)
patch = rearrange(img, 'b c (h s1) (w s2) -> b (h w) (s1 s2 c)', s1=16, s2=16)
"""
解释：
img [1, 3, 224, 224]
【b c (h s1) (w s2)】其中s1=s2=16，故可知h=w=224/16=14
故【b (h w) (s1 s2 c)】=[b 196 768]
"""
print(patch.shape)

简化版的PatchEmbed如下：

class PatchEmbed(nn.Module):def __init__(self, patch_size=16, in_channel=3, emb_size=768):super(PatchEmbed, self).__init__()self.patch_embed_linear = nn.Sequential(# 将原始图片切分为16*16并将其拉平Rearrange('b c (h s1) (w s2) -> b (h w) (s1 s2 c)', s1=patch_size, s2=patch_size),nn.Linear(patch_size * patch_size * in_channel, emb_size))def forward(self, x):x = self.patch_embed_linear(x)return x

除此之外，使用卷积操作也是可以的：

class PatchEmbedding(nn.Module):def __init__(self, in_channel=3, embed_dim=768, patch_size=16):super(PatchEmbedding, self).__init__()self.patch_embed_conv = nn.Sequential(# [b, 3, 224, 224]nn.Conv2d(in_channel, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size),# [b, 768, 14, 14]Rearrange('b c h w -> b (h w) c')# [b, 196, 768])def forward(self, x):x = self.patch_embed_conv(x)return x

三、Attention机制

1.self-attention和MultiHeadAttention的区别

自注意力机制和多头注意力机制原理上几乎差不多，而二者的不同之处在于自注意机制是用一组QKV来使token获取上下文信息。
而由下图可知，多头注意力机制是使用多组QKV来让token得到多组的上下文信息，最后使用一个W0矩阵对得到的所有Zi进行整合。

2.部分代码解释

在下面的完整代码中，有如下一行代码，刚好找到了图解，所以单独拿出来，以便于理解。

self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias)

上面的代码可以用下图来理解，通过一次的全连接操作，就可以生成x的QKV矩阵

通过上图的解释，不难得出，该行代码可以用如下三行代码来替换：

self.q = nn.Linear(dim, dim)
self.k = nn.Linear(dim, dim)
self.v = nn.Linear(dim, dim)

对于代码中的参数qk_scale，记住这是公式中的根号dk就可以了。

3.实现思想

代码在实现多头注意力机制的时候，使用了一次计算多组的方法，即多头所用的qkv，一次性生成，各组间的计算也是一次性通过矩阵计算的方式并行计算完成。

# 一次性生成
qkv = self.qkv(x).reshape(B, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4)
q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2]
# 一次性计算
attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) * self.scale  # 计算相似度
x = (attn @ v).transpose(1, 2).reshape(B, N, C)  # 计算注意力值

在这两行代码中，q、k、v代表的就是多组的qkv矩阵，通过一个矩阵计算的算式即可将每一组的qkv都计算出来。

4.完整代码解释

class Attention(nn.Module):# 在实现上多头注意实际上就是在单头的基础上增添num_heads个维度，且在最后输出attention时增加一个权重矩阵def __init__(self,dim,  # 输入token的dim 768num_heads=8,qkv_bias=False,  # 在生成qkv时是否使用偏置qk_scale=None,  # q、k的缩放因子，保证内积计算不会受到向量长度的影响attn_drop_ratio=0,proj_drop_ratio=0):super(Attention, self).__init__()self.num_heads = num_headshead_dim = dim // self.num_heads  # 计算每一个head需要传入的dim  768/8=96self.scale = qk_scale or head_dim ** -0.5  # 若给定qk_scale则使用其作为缩放因子，若没给则使用后者self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias)"""self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias)目的：得到对应x的q、k、v矩阵,其中x是token_num个dim维的token组成的矩阵过程：x:[token_num, dim] 经过Linear层后得到矩阵 qkv[token_num, dim * 3]将qkv矩阵按dim进行拆分，就可以得到size为[token_num, dim]的q、k、v三个矩阵故该线性层可以拆分为：self.q = nn.Linear(dim, dim)self.k = nn.Linear(dim, dim)self.v = nn.Linear(dim, dim)新的理解：经过一个线性层，就是让输入矩阵乘一个[in_channel, out_channel]的矩阵如：x[token_num, dim] 经过 Linear(dim, dim*3) 就是乘一个[dim, dim*3]的矩阵，最后变成[token_num, dim*3]"""self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop_ratio)self.proj = nn.Linear(dim, dim)  # 将每一个head的结果拼接的时候所乘的权重self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop_ratio)def forward(self, x): # x是经历了PatchEmbed后的xB, N, C = x.shape # 【B,N,C】：【B， 196， 768】 qkv = self.qkv(x).reshape(B, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4)"""输入x:[batch, N, C]1.self.qkv(x) : qkv:[B, N, 3*C]2.reshape() : qkv:[B, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads]3.permute(2, 0, 3, 1, 4) : qkv:[3, B, self.num_heads, N, C // self.num_heads]size说明：3：将qkv分为q、k、v三个矩阵 | q:[B, self.num_heads, N, C(dim)]B: 每个q/k/v矩阵都对应有B个batch | 单个q : [self.num_heads, N, C(dim)]self.num_heads : 在根据头数，将q/k/v划分为对应头数个矩阵 | 每个头：[N, C(dim)]:  反正就是将qkv划分为和输入x一致大小的矩阵"""q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2]  # 【B,8,N,96】:【batch,8个头,N个词,每个词96维】attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) * self.scale  # 计算相似度"""q、k、v都是【B, 8, N, 96】的矩阵，就是多头注意力机制的多个qkv然后利用attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) * self.scale公式让这多组q@k一次性计算出来x = (attn @ v).transpose(1, 2).reshape(B, N, C)也是一样的，通过一个公式将多组的	 softmax(q@k)@v计算出来"""attn = attn.softmax(dim=-1)  # 计算概率attn = self.attn_drop(attn)x = (attn @ v).transpose(1, 2).reshape(B, N, C)  # 计算注意力值x = self.proj(x)  # 乘最后的权重矩阵x = self.proj_drop(x)return x