Transformer实战-系列教程8：SwinTransformer 源码解读1（项目配置/SwinTransformer类）

本文主要是介绍Transformer实战-系列教程8：SwinTransformer 源码解读1（项目配置/SwinTransformer类），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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SwinTransformer 算法原理
SwinTransformer 源码解读1（项目配置/SwinTransformer类）
SwinTransformer 源码解读2（PatchEmbed类/BasicLayer类）
SwinTransformer 源码解读3（SwinTransformerBlock类）
SwinTransformer 源码解读4（WindowAttention类）
SwinTransformer 源码解读5（Mlp类/PatchMerging类）

1、项目配置

本项目来自SwinTransformer 的GitHub官方源码：

Image Classification: Included in this repo. See get_started.md for a quick start.
Object Detection and Instance Segmentation: See Swin Transformer for Object Detection.
Semantic Segmentation: See Swin Transformer for Semantic Segmentation.
Video Action Recognition: See Video Swin Transformer.
Semi-Supervised Object Detection: See Soft Teacher.
SSL: Contrasitive Learning: See Transformer-SSL.
SSL: Masked Image Modeling: See get_started.md#simmim-support.
Mixture-of-Experts: See get_started for more instructions.
Feature-Distillation: See Feature-Distillation.

此处包含多个版本（分类、检测、分割、视频），但是仅仅学习算法建议选择第一个图像分类的基础版本就可以了

安装需求：

pip install timm==0.4.12
pip install yacs==0.1.8
pip install termcolor==1.1.0
pytorch
opencv
Apex(linux版本)

原本的数据是imagenet，这个数据太多了，有很多开源的imagenet小版本，本文配套的资源就是已经配好的imagenet小版本，目录信息、数据标注、数据划分都已经做好了

本项目的执行文件就是main.py，源码我已经修改了部分

配置参数：

--cfg configs/swin_tiny_patch4_window7_224.yaml
--data-path imagenet
--local_rank 0
--batch-size 4

–local rank 0这个参数表示的是分布式训练，直接用当前的这个就好

2、SwinTransformer类

打开models有两个构建模型的源码：
build.py
swin_transformer.py

构建模型的部分主要就在swin_transformer.py，一共有600多行代码

首先看SwinTransformer类的前向传播函数：

class SwinTransformer(nn.Module):def forward(self, x):x = self.forward_features(x)x = self.head(x)return x

打印这个过程的shape值：

原始输入x： torch.Size([4, 3, 224, 224])，原始输入是一张彩色图像，4是batch，3是通道数，图像是224*244的长宽
self.forward_features(x)：torch.Size([4, 768])，经过forward_features函数后，变成了768维的向量
self.head(x)：torch.Size([4, 1000])，head是一个全连接层，很显然这个1000是最后的分类数

所以整个体征提取的过程都在self.forward_features()函数中：

    def forward_features(self, x):x = self.patch_embed(x)if self.ape:x = x + self.absolute_pos_embedx = self.pos_drop(x)for layer in self.layers:x = layer(x)x = self.norm(x)  # B L Cx = self.avgpool(x.transpose(1, 2))  # B C 1x = torch.flatten(x, 1)return x

原始输入x： torch.Size([4, 3, 224, 224])，原始输入是一张彩色图像
patch_embed: torch.Size([4, 3136, 96])，图像经过patch_embbeding变成一个Transformer需要的序列，相当于序列是3136个向量，每个向量维度是96。这个过程通常包括将图像分割成多个patches，然后将每个patch线性投影到一个指定的维度。
if self.ape: x = x + self.absolute_pos_embed，如果模型配置了绝对位置编码（self.ape为真），这行代码会将绝对位置嵌入加到patch的嵌入上。绝对位置嵌入提供了每个patch在图像中位置的信息，帮助模型理解图像中不同部分的空间关系，不改变维度
pos_drop: torch.Size([4, 3136, 96])，一层Dropout
layer: torch.Size([4, 784, 192])，for循环主要是Swin Transformer Block的堆叠
layer: torch.Size([4, 196, 384])，4次循环，序列长度减小
layer: torch.Size([4, 49, 768])，特征图个数增多，即向量维度变大
layer: torch.Size([4, 49, 768])，最后一次维度不变
norm: torch.Size([4, 49, 768])，层归一化，维度不变
avgpool: torch.Size([4, 768, 1])，平均池化
flatten: torch.Size([4, 768])，拉平操作，去掉多余的维度