Vision Transformer 代码解析

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简介：
本文章深入剖析了Vision Transformer的核心代码结构与工作原理，旨在帮助读者理解基于Transformer模型在视觉任务上的应用细节。在处理文本任务时广泛采用了Transformer架构，因为文本数据本质上是序列形式的，这与Transformer架构非常契合。然而，在图像处理领域如何将一张图片转换为一个序列呢？对于文本来说，我们通过将其embedding成向量来提取特征。同样的方法也可以应用于图像——即先对图像进行embedding以获得其特征表示。实际上，所谓的“向量”就是一组描述对象特性的数值集合。因此，只要能从图像中提取出特征并转换为向量形式，就能将Transformer架构用于CV任务。在文本处理中，每个词通常被转化为一个768维的向量；而对图片而言，则可以通过卷积操作来获取其特征表示。例如使用单个卷积核可以得到一维向量，若采用512个不同的卷积核则可生成长度为512的向量序列。因此，在CV任务中利用Transformer架构时，只需在模型前加上一层embedding层即可实现与NLP任务相同的处理流程。另外还需加入位置编码以提供图像中的空间信息（即像素间的相对距离）。一旦将图片转换成特征向量序列后，就可以通过堆叠self-Attention机制来进行进一步的分析和操作了。

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Vision Transformer 代码解析

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本文章深入剖析了Vision Transformer的核心代码结构与工作原理，旨在帮助读者理解基于Transformer模型在视觉任务上的应用细节。在处理文本任务时广泛采用了Transformer架构，因为文本数据本质上是序列形式的，这与Transformer架构非常契合。然而，在图像处理领域如何将一张图片转换为一个序列呢？对于文本来说，我们通过将其embedding成向量来提取特征。同样的方法也可以应用于图像——即先对图像进行embedding以获得其特征表示。实际上，所谓的“向量”就是一组描述对象特性的数值集合。因此，只要能从图像中提取出特征并转换为向量形式，就能将Transformer架构用于CV任务。在文本处理中，每个词通常被转化为一个768维的向量；而对图片而言，则可以通过卷积操作来获取其特征表示。例如使用单个卷积核可以得到一维向量，若采用512个不同的卷积核则可生成长度为512的向量序列。因此，在CV任务中利用Transformer架构时，只需在模型前加上一层embedding层即可实现与NLP任务相同的处理流程。另外还需加入位置编码以提供图像中的空间信息（即像素间的相对距离）。一旦将图片转换成特征向量序列后，就可以通过堆叠self-Attention机制来进行进一步的分析和操作了。

Vision Transformer项目的源代码

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Vision Transformer项目提供了一种新颖的方法来处理视觉识别任务，利用Transformer模型直接对图像进行tokens编码，而非传统的卷积神经网络。此源码实现了该方法的具体应用和创新改进。 Vision Transformer实现代码和预训练模型主要包括以下网络：（1）jx_vit_base_patch16_224_in21k （2）jx_vit_base_patch32_224_in21k。

Vision Transformer

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Vision Transformer是一种深度学习模型，它采用Transformer架构处理图像数据，在计算机视觉任务中展现出了卓越性能。变形的ViT 将可变形多头注意力应用于ViT架构： - 完成日志记录代码及wandb日志记录。 - 实施timm版本（适用于224x224 16补丁尺寸图像）中的执行器和变压器。 - 编码并测试变形注意，变压器与演员相关部分。 - 编码并测试本地感知的初始化，变压器与演员相关部分。 - 编码并测试DeBERTa注意力机制，变压器与演员相关部分。结果及用法： - 使用可变形多尺度注意机制 - 使用位置编码和查询点中心化注意机制 - 实现了基于局部感知的初始化方法 - 提供执行器的tensorflow实现及相关库支持

Vision Transformer模型

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简介：Vision Transformer（ViT）是一种深度学习模型，用于计算机视觉任务。它将图像视为一系列标记序列，利用Transformer架构在多个基准数据集上取得了卓越性能。视觉变压器的作者包括Alexey Dosovitskiy、Lucas Beyer、Alexander Kolesnikov、Dirk Weissenborn、翟小华（技术贡献）、Thomas Unterthiner、Mostafa Dehghani、Matthias Minderer、Georg Heigold、Sylvain Gelly、Jakob Uszkoreit和Neil Houlsby（建议）。Andreas Steiner准备了开源发布版。该存储库包含了在imagenet21k数据集上预训练的模型，并提供了微调这些已发布模型的代码。模型概述：我们将图像分割成固定大小的块，线性地嵌入每个块，添加位置嵌入，然后将所得矢量序列馈送到标准变压器中。

Vision-Transformer-PyTorch：包含预训练模型的Pytorch版Vision Transformer(...)

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Vision-Transformer-PyTorch项目提供了一个用PyTorch实现的视觉变换器（ViT）框架，并包含了多种预训练模型，适用于图像识别等任务。视觉变压器-火炬视觉变压器的Pytorch实现提供预先训练的pytorch权重，这些是从原始jax/亚麻权重转换而来的。这是与相关项目的合作成果，并介绍了论文中的PyTorch实施方法。我们提供了从预训练的jax/flax模型转化来的预训练pytorch权重。我们也提供了微调和评估脚本。安装环境：使用命令`conda create --name vit --file requirements.txt`创建新的虚拟环境，然后激活该环境以开始工作。可用模델包括多种视觉变压器模型，这些是从原始jax/flax wieghts转换而来的。您可以下载并将文件放在“weights/pytorch”下以使用它们；或者您也可以直接从我们这里获取并将其存放在“weights/jax”目录中以便于使用。我们会在线帮助用户进行权重的转化。支持的数据集目前包括ImageNet2012、CI等三个数据集。

Pytorch中Transformer代码解析.pptx

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本PPT详细解析了PyTorch框架下Transformer模型的核心代码，涵盖自注意力机制、编码器-解码器架构等内容，适合深度学习和自然语言处理领域的研究者和技术人员参考。 Transformer是自然语言处理（NLP）领域的一项革命性技术，在2017年由Vaswani等人在论文《Attention is All You Need》中提出。它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），转而采用自注意力机制来处理序列数据。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了实现Transformer的便利工具。在PyTorch中，Transformer通常由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成，这两个部分都是由多个相同的块堆叠而成。每个编码器Block包含两个主要组件：多头自注意力（Multi-Head Attention）和前馈神经网络（Feed Forward Network）。解码器Block则额外包含一个掩蔽的多头自注意力（Masked Multi-Head Attention）和一个与编码器交互的多头注意力。 1. **编码器**： - 多头自注意力：这是Transformer的核心，它允许模型在不同位置的词之间建立联系。通过将输入分为多个子空间并计算它们之间的注意力权重，模型可以同时考虑全局信息。 - 残差连接：用于将注意力层的输出与输入相加，以缓解梯度消失问题。 - 层归一化：对每个位置的特征进行标准化，保持其均值为0和标准差为1，有助于模型训练的稳定性。 2. **解码器**： - 掩蔽多头自注意力：防止解码器提前看到未来的信息。这是因为在翻译任务中，目标词依赖于已生成的词。 - 多头注意力：通过这个机制与编码器输出交互获取上下文信息。 - 前馈神经网络（Feed Forward Network）：这是一个全连接网络，通常包含两个线性层和ReLU激活函数，用于进一步处理经过自注意力的输出。 3. **位置编码**：由于Transformer不保留序列顺序信息，需要加入词嵌入中以使模型能够区分序列中的位置。这些编码通常是正弦和余弦函数的组合，确保在训练过程中不会丢失位置信息。 4. **工作流程**： - 词嵌入：将输入词汇转换为固定维度向量。 - 填充操作：为了处理不同长度的序列，在较短序列末尾添加填充字符以达到最长序列的长度。 - 多头自注意力计算：生成查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量，然后通过缩放点积注意力计算权重得分。 - 掩蔽操作：在解码器中使用掩蔽矩阵阻止未来的词影响当前词的生成。 - 加法与归一化：自注意力层输出与输入相加后再进行层归一化保持信号稳定。 - 前馈神经网络处理：进一步增强模型表达能力。利用PyTorch中的`torch.nn.Transformer`模块或Hugging Face提供的库，可以构建和训练Transformer模型。这些工具提供了编码器、解码器以及完整的Transformer结构的实现，使得开发者能够方便地进行NLP任务如机器翻译、文本分类等。

适用于密集预测的通用Backbone：Pyramid Vision Transformer (PVT) 代码

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PVT是一种专为图像密集型预测设计的高效Transformer模型，通过构建金字塔式层级结构优化了多尺度特征表示。此代码实现了该架构的核心功能。 Pyramid Vision Transformer (PVT) 是一种用于密集预测的通用骨干网络设计。该资源包括与 Pyramid Vision Transformer 及其版本 PVT v2 相关的图像分类、目标检测和实例分割代码。

Transformer解析.pptx

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本演示文稿全面解析了Transformer模型的工作原理及其在自然语言处理领域的应用，深入浅出地讲解了自注意力机制和多头注意力等核心技术。本课件是对论文《Attention is All You Need》的导读以及NLP领域经典模型Transformer的详解。通过介绍传统的Seq2Seq模型及注意力机制（Attention），引入Transformer模型，并对其架构进行宏观与微观层面的解读，然后详细介绍Transformer每一步的工作流程，最后给出Transformer在训练阶段的具体细节和推理阶段的解码策略等内容。

Transformer 解析与拆解

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《Transformer解析与拆解》是一本深度剖析Transformer架构原理及其应用的技术书籍，适合对自然语言处理领域感兴趣的读者学习参考。 ### Transformer 析构 #### Transformer 介绍 Transformer 模型是一种用于处理序列数据的强大神经网络架构，在2017年由Vaswani等人在《Attention is All You Need》论文中首次提出，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域的序列建模方法，特别是在机器翻译任务上表现出色且训练效率高。 **为什么要使用 Transformer？** 在Transformer出现之前，递归神经网络（RNNs）、长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs）是主要的工具。然而，这些模型存在一些固有限制： - **长期依赖性问题**：由于RNNs顺序处理数据的方式，它们难以捕捉文本中的长距离依赖关系。 - **计算效率低下**：每次只能处理一个时间步的数据，无法利用现代硬件的并行计算优势。为了解决这些问题，Transformer采用了全新的架构设计，不再依赖递归或卷积操作，而是基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism），从而解决了上述局限性。 #### Transformer 的工作流程 Transformer主要由两大部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。 **编码器**负责将输入序列转换成一系列隐藏表示。每个编码器包含两个子层： - **多头自注意力层**（Multi-Head Self-Attention Layer）：允许模型同时关注不同位置的不同表示，增强了捕捉长距离依赖的能力。 - **前馈神经网络层**（Feed Forward Network Layer）：用于进一步提取特征，并增加表达能力。 **解码器**负责根据编码器的输出生成目标序列。每个解码器也包含两个子层： - **掩蔽多头自注意力层**（Masked Multi-Head Self-Attention Layer）：为了防止访问未来位置的信息，使用了掩蔽机制。 - **多头注意力层**（Multi-Head Attention Layer）：查询向量来自于上一层的输出，键和值向量则来自编码器。此外还包括： - **位置嵌入**（Positional Embedding）：添加序列中单词的位置信息。 - **残差连接**（Residual Connections）：帮助缓解梯度消失问题，提高训练稳定性。 - **层规范化**（Layer Normalization）：用于加速训练过程。 #### Transformer 的训练 Transformer的训练主要包括以下步骤： 1. 初始化模型参数； 2. 前向传播输入序列通过编码器和解码器生成输出序列的概率分布； 3. 计算损失函数，通常使用交叉熵衡量预测与真实序列之间的差异； 4. 反向传播根据损失更新模型参数； 5. 重复迭代直到模型收敛。 #### Attention机制 **Attention机制**是Transformer的核心组成部分之一，允许模型专注于输入序列中的特定部分。其通过以下三个向量实现： - **查询向量（Query Vector）**: 表示当前要关注的部分。 - **键向量（Key Vector）**: 用于与查询进行匹配。 - **值向量（Value Vector）**: 包含实际信息。 **Attention计算**包括三步： 1. 计算每个位置的相似度分数； 2. 使用softmax函数归一化这些分数，得到注意力权重； 3. 将注意力权重乘以相应的值向量后求和，得出最终表示。 #### Transformer 的优点 - **参数较少**: 与传统CNN和RNN相比复杂度更低。 - **速度快**：Attention机制使得Transformer可以并行处理数据，显著提高了训练速度。 - **效果好**：特别在捕捉长距离依赖关系方面表现突出，这在许多NLP任务中至关重要。 #### 结论自诞生以来，Transformer凭借独特的设计和卓越的性能，在众多自然语言处理任务上取得了突破性进展。其自注意力机制不仅克服了传统序列模型的局限性，并为后续预训练模型（如BERT、GPT等）奠定了基础，引领NLP技术的发展方向。随着研究深入和技术进步，Transformer的应用范围还在不断扩大，在更多领域展现出巨大潜力。

Graph Transformer Networks (GTN) 代码详解

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本教程深入解析Graph Transformer Networks（GTN）源码，涵盖模型架构、核心算法及应用场景，适合希望掌握图神经网络技术的开发者和研究者学习。 GTN提出了一种新的图变换网络，能够识别有用的元路径和多跳连接来学习有效的节点表示。该方法生成的图具有可解释性，并能提供有效路径连接的解释。实验结果证明了图变换网络在异构图上的节点表示的有效性和优越性能，在三种基准节点分类任务中均优于现有的领域知识依赖的方法。 Graph Transformer Networks用于在异构图上学习节点表示，通过将异构图转换为由元路径定义的多个新图来实现这一目标。这些新的图形具有任意边类型和长度，并且通过在学习到的新图上进行卷积操作来进行节点表示的学习。