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Swin Transformer代码实战篇

写在前面

​  上一篇我们已经介绍了Swin Transformer的原理，对此还不了解的点击☞☞☞了解详情。此篇文章参考B站UP霹雳吧啦Wz 的视频，大家若对Swin Transformer代码没有一点基础，建议先去观看视频。有一说一，这位UP的视频质量做的是真高，到目前为止，我已经不知道推荐过多少次了。但是呢，这部分视频时间确实长，有的地方也难以听懂，所以我听了20分钟就听不下去了，于是自己慢慢的调试起代码，这个过程挺漫长也挺难的，但是你坚持下来就会有所收获。当然了，光靠我慢慢摸索代码并没有把整个框架都弄清楚，仍然存在许多搞不明白的地方。这时候我就又观看了一篇视频，二刷的感觉明显不一样，UP说到的点基本都能理解了。但还是存在一些疑难杂症，后来又进一步调试摸索，最后基本都弄明白了。🥤🥤🥤

​  说这些，只是为大家提供一个学习代码的路线，具体怎么做，还是仁者见仁智者见智，只要找到最符合你习惯的就好。这篇文章不会把每句代码都讲的十分详细，重点会挑一些我觉得理解起来有一定难度，UP也没有细讲的点，所以此篇文章和UP主的视频更配喔！！！🍟🍟🍟

​  准备好了嘛，开始发车！！！🚖🚖🚖

 

模型整体设计框架

​  为方便大家理解代码，我画出了代码中几个关键的类，如下图：

​  首先，最大的一个类就是SwinTransformer，它定义了整个Swin Transformer的框架。接着是BasicLayer类，它是Swin Transformer Block和Patch Merging的组合。【注意，代码中是Swin Transformer Block+patch merging组合在一起，而不是理论部分的Patch merging+Swin Transformer Block】 然后是SwinTransformer Block类，它定义了Swin Transformer的结构。还有一个是WindowAttention类，它定义了W-MSA和SW-MSA结构。

 

Patch partition+Linear Embedding实现

​  和ViT相同，这部分采用一个卷积实现，代码如下：

## 定义PatchEmbed类
class PatchEmbed(nn.Module):"""2D Image to Patch Embedding"""def __init__(self, patch_size=4, in_c=3, embed_dim=96, norm_layer=None):super().__init__()patch_size = (patch_size, patch_size)self.patch_size = patch_sizeself.in_chans = in_cself.embed_dim = embed_dimself.proj = nn.Conv2d(in_c, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size)  #定义卷积self.norm = norm_layer(embed_dim) if norm_layer else nn.Identity()def forward(self, x):_, _, H, W = x.shape# padding# 如果输入图片的H，W不是patch_size的整数倍，需要进行paddingpad_input = (H % self.patch_size[0] != 0) or (W % self.patch_size[1] != 0)if pad_input:# to pad the last 3 dimensions,# (W_left, W_right, H_top,H_bottom, C_front, C_back)x = F.pad(x, (0, self.patch_size[1] - W % self.patch_size[1],0, self.patch_size[0] - H % self.patch_size[0],0, 0))# 下采样patch_size倍x = self.proj(x)_, _, H, W = x.shape# flatten: [B, C, H, W] -> [B, C, HW]# transpose: [B, C, HW] -> [B, HW, C]x = x.flatten(2).transpose(1, 2)x = self.norm(x)return x, H, W

 

Patch Merging实现

​  这部分原理在上一篇已经详细介绍，代码如下：

## 定义PatchMerging类
class PatchMerging(nn.Module):r""" Patch Merging Layer.Args:dim (int): Number of input channels.norm_layer (nn.Module, optional): Normalization layer.  Default: nn.LayerNorm"""def __init__(self, dim, norm_layer=nn.LayerNorm):super().__init__()self.dim = dimself.reduction = nn.Linear(4 * dim, 2 * dim, bias=False)self.norm = norm_layer(4 * dim)def forward(self, x, H, W):"""x: B, H*W, C"""B, L, C = x.shapeassert L == H * W, "input feature has wrong size"x = x.view(B, H, W, C)# padding# 如果输入feature map的H，W不是2的整数倍，需要进行paddingpad_input = (H % 2 == 1) or (W % 2 == 1)if pad_input:# to pad the last 3 dimensions, starting from the last dimension and moving forward.# (C_front, C_back, W_left, W_right, H_top, H_bottom)# 注意这里的Tensor通道是[B, H, W, C]，所以会和官方文档有些不同x = F.pad(x, (0, 0, 0, W % 2, 0, H % 2))x0 = x[:, 0::2, 0::2, :]  # [B, H/2, W/2, C]x1 = x[:, 1::2, 0::2, :]  # [B, H/2, W/2, C]x2 = x[:, 0::2, 1::2, :]  # [B, H/2, W/2, C]x3 = x[:, 1::2, 1::2, :]  # [B, H/2, W/2, C]x = torch.cat([x0, x1, x2, x3], -1)  # [B, H/2, W/2, 4*C]x = x.view(B, -1, 4 * C)  # [B, H/2*W/2, 4*C]x = self.norm(x)x = self.reduction(x)  # [B, H/2*W/2, 2*C]return x

​  关于这部分，稍难理解的是这部分代码，如下图所示：

​  这几行代码就对应我们理论部分所说的划分成四个小patch。以x0 = x[:, 0::2, 0::2, :]为例，它表示取所以Batch和Chanel的数据，从H的第0位和W的第0位开始取，行列都每隔两个取一个数据。其它三个表达的含义类似。

​  上面这样解释不知道大家能否听懂，我再举个例子，代码如下：【这里忽略了Batch和Chanel维度】

import torch
x= [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16]]
x = torch.tensor(x)

​ 这样我们定义了一个四行四列的元素，来看一下其结果：

​ 接着，我们对上述x进行切片，代码如下：

x0 = x[0::2, 0::2]
x1 = x[1::2, 0::2]
x2 = x[0::2, 1::2]
x3 = x[1::2, 1::2]

​ 此时，我们来看看x0、x1、x2、x3的输出结果，如下图所示：

相信通过这个例子大家就一目了然了。🥂🥂🥂

 

SW-MSA

​ 这部分我主要讲讲窗口移动的代码，其实就一行，如下图所示：

x = torch.roll(shifted_x, shifts=(-self.shift_size, -self.shift_size), dims=(1, 2))

​ 这行代码到底干了什么呢？我们同样以一个例子来讲解，如下：

import torch
x= [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16]]
x = torch.tensor(x)

​ 先定义一个四行四列的元素，我们打印出x看一看：

​ 接着我们执行这行代码：

shifted_x1 = torch.roll(x, shifts=(-1, -1), dims=(0, 1))

​ 来看看输出的shifted_x1结果：

​  是不是发现就是先将x的第一行移动到最后一行，然后将第一列移动到最后一列的结果呢。是不是发现代码实现这一步非常的简单呢。至于self.shift_size为$\lfloor \frac{\mathrm{M}}{2}\rfloor$，M为窗口大小。【注意：只有在SW-MSA是才使用此步骤】

​  我们在理论部分谈到，执行完SW-MSA后，要将移动后的窗口还原回去，代码也很简单，就是一个反向的移动，如下：

x = torch.roll(shifted_x, shifts=(self.shift_size, self.shift_size), dims=(1, 2))

​ 我们在来通过刚刚的例子理解一下：

shifted_x2 = torch.roll(shifted_x1, shifts=(1, 1), dims=(0, 1))

​ 来看看输出的shifted_x2结果：

​ 会发现shifted_x2和原始的x是一致的！！！🥗🥗🥗

 

训练结果展示

以下结果为花的五分类训练结果：

• 使用预训练模型：swin_tiny_patch4_window7_224.pth ，一共训练10轮，结果如下：

• 使用预训练模型：swin_base_patch4_window7_224_in22k ，一共训练10轮，结果如下：

• 不使用预训练模型：swin_base_patch4_window7_224_in22k ，一共训练10轮，结果如下：

​ 通过上面几个实验可以看出，swin Transformer的效果还是很不错的，特别是使用了预训练模型后。

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​ 我也在swin transformer的代码中尝试加上可学习的位置编码，发现效果较之前也有一定的提升，如下：

• 使用预训练模型：swin_tiny_patch4_window7_224.pth，一共训练10轮 ，加入可学习位置编码。

 

小结

​  这部分就写这么多了，用文字来讲解代码感觉确实有难度，所以后期可能会打算出一些视频教学，当然这都是后话了。本篇其实主要就为大家整理了两个点，通过两个例子帮助大家进行理解。其它的内容相信你通过调试或者看我推荐的视频是可以解决的，最后希望大家学有所成。🌼🌼🌼

 

参考链接

使用Pytorch搭建Swin-Transformer网络 🍁🍁🍁

 
 

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