视觉变换器（Vision Transformers，简称ViT）是基于变换器模型的一种深度学习架构，主要用于处理图像相关的任务。与传统的卷积神经网络（CNNs）不同，ViT通过自注意力机制来处理图像数据，这使得它们在图像识别、视频分析等视觉任务中表现出色。ViT的核心优势在于其能够捕捉图像中不同区域之间的关系，从而更好地理解图像内容。
视觉变换器的工作原理
视觉变换器通过将图像分割成多个小块（patches），然后利用变换器模型对这些小块进行处理。每个小块被视为一个输入序列中的元素，通过自注意力机制来计算它们之间的关系。自注意力机制允许模型在处理图像时，能够同时考虑全局和局部的信息，这在传统的CNNs中是难以实现的。
多头自注意力机制
多头自注意力是视觉变换器中的关键概念之一。它允许模型同时从不同的角度处理输入数据，从而捕捉到更丰富的信息。在实际应用中，多头自注意力通过将输入序列分割成多个头（heads），每个头独立地计算注意力权重，然后将结果合并，以获得最终的输出。
Python实现多头自注意力
class MultiheadAttention(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, embed_dim, num_heads):
super().__init__()
assert embed_dim % num_heads == 0, "Embedding dimension must be 0 modulo number of heads."
self.embed_dim = embed_dim
self.num_heads = num_heads
self.head_dim = embed_dim // num_heads
self.qkv_proj = nn.Linear(input_dim, 3*embed_dim)
self.o_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
self._reset_parameters()
def _reset_parameters(self):
nn.init.xavier_uniform_(self.qkv_proj.weight)
self.qkv_proj.bias.data.fill_(0)
nn.init.xavier_uniform_(self.o_proj.weight)
self.o_proj.bias.data.fill_(0)
def forward(self, x, mask=None, return_attention=False):
batch_size, seq_length, _ = x.size()
qkv = self.qkv_proj(x)
qkv = qkv.reshape(batch_size, seq_length, self.num_heads, 3*self.head_dim)
qkv = qkv.permute(0, 2, 1, 3) # [Batch, Head, SeqLen, Dims]
q, k, v = qkv.chunk(3, dim=-1)
values, attention = scaled_dot_product(q, k, v, mask=mask)
values = values.permute(0, 2, 1, 3) # [Batch, SeqLen, Head, Dims]
values = values.reshape(batch_size, seq_length, self.embed_dim)
o = self.o_proj(values)
if return_attention:
return o, attention
else:
return o