图解Vit 3：Vision Transformer——ViT模型全流程拆解

Layer Normalization

不论是BN(Batch Normalization)还是LN(Layer Normalization)，都是对batch来做的。只是他们的归一化方式不同。我们在求mean和var时，是按照图中的灰色阴影来求的。BN的mean=(A, B, C)。假设batch是一摞书，总共做N本书，每一本书有C页，每一页有H行和W列的文字。BN做的就是把每本书的第一页抽出来，再取一个平均和方差，在做归一化。然后再把每本书的第2页抽出来，再做一遍均值，方差，归一化。一直到每本书做完。

LN还是假设我们有N本书，我们取第一本书的所有页，把他们都加起来做均值，方差，归一化。接着做第二本书的，一直做完N本书。

那么，为什么要在Transformer中用LN，而不用BN呢？又为何在CNN中用BN呢？BN主要关注的不同batch同channel的特征提取，LN关注的同batch不同channel的特征提取。CNN中，每一个channel学习的是一个固定的feature，每个channel学习某一个特征的固定表示，或颜色，或纹理，或位置，或其它表征信息。

实验中，Transformer也可以BN，但效果可能没有LN好，所以就沿用了LN。另外，第一，可能在Transformer中batch size不会特别大，第二，数据不定长，第三，同一个句子词之间有关系，但不同句子之间关系可能没有那么紧密。一个batch里可以存放不同的句子。
2种不同位置的Layer Normalization：PostNorm & PreNorm

两种不同的位置。先MSA后LN，先LN后MSA。实现表明，Pre更容易收敛。PostNorm更容易爆掉。但是在Postnorm没有爆掉的里面，比PreNorm更好，参考下这2篇文章。

Xiong, Ruibin, et al. "On layer normalization in the transformer
architecture."International Conference on Machine Learning. PMLR,
2020.

Liu L, Liu X, Gao J, et al. Understanding the difficulty of training
transformers[J]. arXivpreprint arXiv:2004.08249, 2020.

Classification Token

AveragePool是把所有的token做一个平均，再送入classifier里做分类。

但是还有一种更NLP的方法，如下图：

我们做CNN的时候，总是把feature做一个融合。或者做Transformer时，把patch进行融合。然后得到一个低维度的向量，去做分类。但在NLP里有一个Claas Token。我们单独添加一个token：Class Token（默认值给一个随机数），它的维度和我们的Visual Token（Patch Embedding）的维度是一样的。它的任务是学习分类，它去看每一个序列的信息，然后提取出图像分类相关的信息，用来作为自己的feature表征，送到Classifier。Class Token可以看到所有token的信息。SwinTransformer是用的Avg，没有用Class Token。

Position embeedding

我们前2篇说的，它少了一个位置编码。位置编码器为什么重要，先从NLP解释。比如下面两句话：
A：大叔曾经说自己很爱学习
B：大叔说自己曾经很爱学习

两个曾经的位置不同，含义也不一样。我当然不喜欢B这个表述，而更喜欢A。

在图像领域，图像中物体的位置也是有关系的，所以在视觉Transformer也是重要的。

TransformerInput = VisualToken + PosEmbed

更推荐Position Embedding，可学习的。Visual Token和Position Embedding怎么结合，直接相加，或者concat也可以。Position Embedding的初始化，我们可以给它一个随机值。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-579058.html

Vit代码全流程

# ViT Online Class
# Author: Dr. Zhu
# Project: PaddleViT (https:///github.com/BR-IDL/PaddleViT)
# 2021.11

import copy
import paddle
import paddle.nn as nn

class Identity(nn.Layer):
    def __init__(self):
        super().__init__()

    def forward(self, x):
        return x


class Mlp(nn.Layer):
    def __init__(self, embed_dim, mlp_ratio, dropout=0.):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(embed_dim, int(embed_dim * mlp_ratio))
        self.fc2 = nn.Linear(int(embed_dim * mlp_ratio), embed_dim)
        self.act = nn.GELU()
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)

    def forward(self, x):
        # TODO
        x = self.fc1(x)
        x = self.act(x)
        x = self.dropout(x)
        x = self.fc2(x)
        x = self.dropout(x)
        return x


class PatchEmbedding(nn.Layer):
    def __init__(self, image_size=224, patch_size=16, in_channels=3, embed_dim=768, dropout=0.):
        super().__init__()
        n_patches = (image_size // patch_size) * (image_size // patch_size)
        self.patch_embedding = nn.Conv2D(in_channels=in_channels,
                                         out_channels=embed_dim,
                                         kernel_size=patch_size,
                                         stride=patch_size)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)

        # TODO: add class token
        self.class_token = paddle.create_parameter(
                            shape=[1, 1, embed_dim],
                            dtype='float32',
                            default_initializer=nn.initializer.Constant(0.))

        # TODO: add position embedding
        self.position_embedding = paddle.create_parameter(
                            shape=[1, n_patches+1, embed_dim],
                            dtype='float32',
                            default_initializer=nn.initializer.TruncatedNormal(std=.02))


    def forward(self, x):
        # [n, c, h, w]
        cls_tokens = self.class_token.expand([x.shape[0], -1, -1])
        x = self.patch_embedding(x) # [n, embed_dim, h', w']
        x = x.flatten(2)
        x = x.transpose([0, 2, 1])
        print("cls_tokens shape: ", cls_tokens.shape)
        print("x shape: ", x.shape)
        x = paddle.concat([cls_tokens, x], axis=1)

        x = x + self.position_embedding
        return x





class Attention(nn.Layer):
    """multi-head self attention"""
    def __init__(self, embed_dim, num_heads, qkv_bias=True, dropout=0., attention_dropout=0.):
        super().__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.head_dim = int(embed_dim / num_heads)
        self.all_head_dim = self.head_dim * num_heads
        self.scales = self.head_dim ** -0.5

        self.qkv = nn.Linear(embed_dim,
                             self.all_head_dim * 3)

        self.proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)

        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        self.attention_dropout = nn.Dropout(attention_dropout)
        self.softmax = nn.Softmax(axis=-1)

    def transpose_multihead(self, x):
        # x: [N, num_patches, all_head_dim] -> [N, n_heads, num_patches, head_dim]
        new_shape = x.shape[:-1] + [self.num_heads, self.head_dim]
        x = x.reshape(new_shape)
        x = x.transpose([0, 2, 1, 3])
        return x

    def forward(self, x):
        B, N, _ = x.shape
        qkv = self.qkv(x).chunk(3, axis=-1)
        q, k, v = map(self.transpose_multihead, qkv)
        attn = paddle.matmul(q, k, transpose_y=True)
        attn = attn * self.scales
        attn = self.softmax(attn)
        attn = self.attention_dropout(attn)

        out = paddle.matmul(attn, v)
        out = out.transpose([0, 2, 1, 3])
        out = out.reshape([B, N, -1])

        out = self.proj(out)
        out = self.dropout(out)

        return out





class EncoderLayer(nn.Layer):
    def __init__(self, embed_dim=768, num_heads=4, qkv_bias=True, mlp_ratio=4.0, dropout=0., attention_dropout=0.):
        super().__init__()
        self.attn_norm = nn.LayerNorm(embed_dim)
        self.attn = Attention(embed_dim, num_heads)
        self.mlp_norm = nn.LayerNorm(embed_dim)
        self.mlp = Mlp(embed_dim, mlp_ratio)

    def forward(self, x):
        h = x # residual
        x = self.attn_norm(x)
        x = self.attn(x)
        x = x + h

        h = x # residual
        x = self.mlp_norm(x)
        x = self.mlp(x)
        x = x + h
        return x

class Encoder(nn.Layer):
    def __init__(self, embed_dim, depth):
        super().__init__()
        layer_list = []
        for i in range(depth):
            encoder_layer = EncoderLayer()
            layer_list.append(encoder_layer)
        self.layers = nn.LayerList(layer_list)
        self.norm = nn.LayerNorm(embed_dim)

    def forward(self, x):
        # TODO
        for layer in self.layers:
            x = layer(x)
        x = self.norm(x)
        return x
        

        


class VisualTransformer(nn.Layer):
    def __init__(self,
                 image_size=224,
                 patch_size=16,
                 in_channels=3,
                 num_classes=1000,
                 embed_dim=768,
                 depth=3,
                 num_heads=8,
                 mlp_ratio=4,
                 qkv_bias=True,
                 dropout=0.,
                 attention_dropout=0.,
                 droppath=0.):
        super().__init__()
        self.patch_embedding = PatchEmbedding(image_size, patch_size, in_channels, embed_dim)
        self.encoder = Encoder(embed_dim, depth)
        self.classifier = nn.Linear(embed_dim, num_classes)

    def forward(self, x):
        # x:[N, C, H, W]
        x = self.patch_embedding(x) #[N, embed_dim, h', w']
        x = x.flatten(2) # [N, embed_dim, h' * w'], h' * w'=num_patches
        # x = x.transpose([0, 2, 1]) # [N, num_patches, embed_dim]
        x = self.encoder(x) # x:[N, ]
        print(x.shape)
        x = self.classifier(x[:, 0])

        



def main():
    vit = VisualTransformer()
    print(vit)
    paddle.summary(vit, (4, 3, 224, 224)) # must be tuple


if __name__ == "__main__":
    main()

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