【手搓模型】亲手实现 Vision Transformer

🚩前言

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• ⌚首发时间：2023.3.17，首发于博客园
• ⏰最近更新时间：2023.3.17
• 🙆本文由 睡晚不猿序程 原创
• 🤡作者是蒻蒟本蒟，如果文章里有任何错误或者表述不清，请 tt 我，万分感谢！orz

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目录

目录

• 🚩前言
• 1. 内容简介
• 2. Vision Transformer 总览
• 3. 手撕 Transformer
  • 3.1 预处理部分
    • 3.1.1 patch 划分
    • 3.1.2 线性嵌入
    • 3.1.3 插入 CLS Token
    • 3.1.4 嵌入位置信息
  • 3.2 Transformer
    • 3.2.1 多头自注意力
    • 3.2.2 FeedForward
    • 3.2.3 Transformer Block
  • ViT
• 总结
• 参考

1. 内容简介

最近在准备使用 Transformer 系列作为 backbone 完成自己的任务，感觉自己打代码的次数也比较少，正好直接用别人写的代码进行训练的同时，自己看着 ViT 的论文以及别人实现的代码自己实现一下 ViT

感觉 ViT 相对来说实现还是比较简单的，也算是对自己代码能力的一次练习吧，好的，我们接下来开始手撕 ViT

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2. Vision Transformer 总览

我这里默认大家都理解了 Transformer 的构造了！如果有需要我可以再发一下 Transformer 相关的内容

ViT 的总体架构和 Transformer 一致，因为它的目标就是希望保证 Transformer 的总体架构不变，并将其应用到 CV 任务中，它可以分为以下几个部分：

1. 预处理

   包括以下几个步骤：

   1. 划分 patch
   2. 线性嵌入
   3. 添加 CLS Token
   4. 添加位置编码

2. 使用 Transformer Block 进行处理

3. MLP 分类头基于 CLS Token 进行分类

上面讲述的是大框架，接下来我们深入 ViT 的Transformer Block 去看一下和原本的 Transformer 有什么区别

Transformer Block

和 Transformer 基本一致，但是使用的是 Pre-Norm，也就是先进行 LayerNorm 然后再做自注意力/MLP，而 Transformer 选择的是 Pose-Norm，也就是先做自注意力/MLP 然后再做 LayerNorm

Pre-Norm 和 Pose-Norm 各有优劣：

• Pre-Norm 可以不使用 warmup，训练更简单
• Pose-Norm 必须使用 warmup 以及其他技术，训练较难，但是完成预训练后泛化能力更好

ViT 选择了 Pre-Norm，所以训练更为简单

3. 手撕 Transformer

接下来我们一部分一部分的来构建 ViT，由一个个组件最后拼合成 ViT

3.1 预处理部分

这一部分我们将会构建：

1. 划分 patch
2. 线性嵌入
3. 插入 CLS Token
4. 嵌入位置编码信息

我们先把整个部分的代码放在这里，之后我们再详细讲解

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from einops import rearrange, repeat
from einops.layers.torch import Rearrange


class pre_proces(nn.Module):
    def __init__(self, image_size, patch_size, patch_dim, dim):
        super().__init__()
        self.patch_size = patch_size
        self.dim = dim
        self.patch_num = (image_size//patch_size)**2
        self.linear_embedding = nn.Linear(patch_dim, dim)
        self.position_embedding = nn.Parameter(torch.randn(1, self.patch_num+1, self.dim))  # 使用广播
        self.CLS_token = nn.Parameter(torch.randn(1, 1, self.dim))  # 别忘了维度要和 (B,L,C) 对齐

    def forward(self, x):
        x = rearrange(x, 'b c (h p1) (w p2) -> b (h w) (p1 p2 c)', p1=self.patch_size, p2=self.patch_size)  # (B,L,C)
        x = self.linear_embedding(x)
        b, l, c = x.shape   # 获取 token 的形状 (B,L,c)
        CLS_token = repeat(self.CLS_token, '1 1 d -> b 1 d', b=b)  # 位置编码复制 B 份
        x = torch.concat((CLS_token, x), dim=1)
        x = x+self.position_embedding
        return x

可以先大概浏览一下，也不是很难看懂啦！

3.1.1 patch 划分

x = rearrange(x, 'b c (h p1) (w p2) -> b (h w) (p1 p2 c)', p1=self.patch_size, p2=self.patch_size)  # (B,L,C)

我们直接使用 einops 库中的 rearrange 函数来划分 patch，我们输入的 x 的数组表示为 (B,C,H,W)，我们要把它划分成 (B,L,C)，其中 L=WWp×HHp" role="presentation">L=WWp×HHp$L=\frac{W}{W_p}\times \frac{H}{H_p}$，也就是 patch 的个数，最后 C=Wp×Hp×channels" role="presentation">C=Wp×Hp×channels$C=W_p\times H_p\times channels$

这个函数就把原先的 (B,C,H,W) 表示方式拆开了，很轻易的就能够做到我们想要的 patch 划分，注意 h 和 p1 和 p2 的顺序不能乱

3.1.2 线性嵌入

首先我们要先定义一个全连接层

self.linear_embedding = nn.Linear(patch_dim, dim)

使用这个函数将 patch 映射到 Transformer 处理的维度

x = self.linear_embedding(x)

接着使用这个函数来执行线性嵌入，将其映射到维度 dim

3.1.3 插入 CLS Token

CLS Token 是最后分类头处理的依据，这个思想好像是来源于 BERT，可以看作是一种 池化 方式，CLS Token 在 Transformer 中会和其他元素进行交互，最后的输出时可以认为它拥有了所有 patch 信息，如果不使用 CLS Token 也可以选择平均池化等方式来进行分类

首先我们要定义 CLS Token，他是一个可学习的向量，所以需要注册为 nn.Parameter ，其维度和 Transformer 处理维度一致，以便于后面进行级联

self.CLS_token = nn.Parameter(torch.randn(1, 1, self.dim))  # 别忘了维度要和 (B,L,C) 对齐

我们得到了一个大小为 (1,1,dim) 的向量，但是我们的输入的是一个 batch，所以我们要对他进行复制，我们可以使用 einops 库中的 repeat 函数来进行复制，然后再进行级联

CLS_token = repeat(self.CLS_token, '1 1 d -> b 1 d', b=b)  # 位置编码复制 B 份
x = torch.concat((CLS_token, x), dim=1)

其中 b 是 batch 大小

可以发现 einops 库可以很方便的进行矩阵的重排

3.1.4 嵌入位置信息

ViT 使用可学习的位置编码，而 Transformer 使用的是 sin/cos 函数进行编码，使用可学习位置编码显然更为方便

self.position_embedding = nn.Parameter(torch.randn(1, self.patch_num+1, self.dim))  # 使用广播

可学习的参数一定要注册为 nn.Parameter

向量的个数为 patch 的个数+1，因为因为在头部还加上了一个 CLS Token 呢，最后使用加法进行位置嵌入

x = x+self.position_embedding

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好了每个模块都讲解完成，我们将他拼合

class pre_proces(nn.Module):
    def __init__(self, image_size, patch_size, patch_dim, dim):
        super().__init__()
        self.patch_size = patch_size	# patch 的大小
        self.dim = dim	# Transformer 使用的维度，Transformer 的特性是输入输出大小不变
        self.patch_num = (image_size//patch_size)**2	# patch 的个数
        self.linear_embedding = nn.Linear(patch_dim, dim)	# 线性嵌入层
        self.position_embedding = nn.Parameter(torch.randn(1, self.patch_num+1, self.dim))  # 使用广播
        self.CLS_token = nn.Parameter(torch.randn(1, 1, self.dim))  # 别忘了维度要和 (B,L,C) 对齐

    def forward(self, x):
        x = rearrange(x, 'b c (h p1) (w p2) -> b (h w) (p1 p2 c)', p1=self.patch_size, p2=self.patch_size)  # (B,L,C)
        x = self.linear_embedding(x)	# 线性嵌入
        b, l, c = x.shape   # 获取 token 的形状 (B,L,c)
        CLS_token = repeat(self.CLS_token, '1 1 d -> b 1 d', b=b)  # 位置编码复制 B 份
        x = torch.concat((CLS_token, x), dim=1)	# 级联 CLS Token
        x = x+self.position_embedding	# 位置嵌入
        return x

3.2 Transformer

这一部分将会是我们的重点，建议大家手推一下自注意力计算，不然可能会有点难理解

3.2.1 多头自注意力

首先来回忆一下自注意力公式：

Output=softmax(QKTDk)V" role="presentation">Output=softmax(QKTDk−−−√)V$$Output=softmax(\frac{Q{K}^T}{\sqrt{D_k}})V$$

输入通过 Wq,Wk,Wv" role="presentation">Wq,Wk,Wv$W_q,W_k,W_v$ 映射为 QKV，然后经过上述计算得到输出，多头注意力就是使用多个映射权重进行映射，然后最后拼接成为一个大的矩阵，再使用一个映射矩阵映射为输出函数

还是一样，我们先把整个代码放上来，我们接着在逐行讲解

class Multihead_self_attention(nn.Module):
    def __init__(self, heads, head_dim, dim):
        super().__init__()
        self.head_dim = head_dim    # 每一个注意力头的维度
        self.heads = heads  # 注意力头个数
        self.inner_dim = self.heads*self.head_dim  # 多头自注意力最后的输出维度
        self.scale = self.head_dim**-0.5   # 正则化系数
        self.to_qkv = nn.Linear(dim, self.inner_dim*3)  # 生成 qkv，每一个矩阵的维度和由自注意力头的维度以及头的个数决定
        self.to_output = nn.Linear(self.inner_dim, dim)
        self.norm = nn.LayerNorm(dim)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)

    def forward(self, x):
        x = self.norm(x)    # PreNorm
        qkv = self.to_qkv(x).chunk(3, dim=-1)  # 划分 QKV，返回一个列表，其中就包含了 QKV
        Q, K, V = map(lambda t: rearrange(t, 'b l (h dim) -> b h l dim', dim=self.head_dim), qkv)
        K_T = K.transpose(-1, -2)
        att_score = Q@K_T*self.scale
        att = self.softmax(att_score)
        out = att@V   # (B,H,L,dim)
        out = rearrange(out, 'b h l dim -> b l (h dim)')  # 拼接
        output = self.to_output(out)
        return output

我们先用图来表示一下多头自注意力，也就是用多个不同的权重来映射，然后再计算自注意力，这样就得到了多组的输出，最后再进行拼接，使用一个大的矩阵来把多头自注意力输出映射回输入大小

我们如何构造这多个权重矩阵来进行矩阵运算更快呢？答案是——写成一个线性映射，然后再通过矩阵重排来得到多组 QKV，然后计算自注意力，我们来看图：

首先输入是一个 (N,dim) 的张量，我们可以把多头的映射横着排列变成一个大矩阵，这样使用一次矩阵运算就可以得到多个输出

我这里假设了四个头，并且每一个头的维度是 2

经过映射，我们得到了一个 (N,heads×head_dim)" role="presentation">(N,heads×head_dim)$(N,heads\times head\mathrm{\_}dim)$ 大小的张量，这时候我们对其重新排列，形成 (heads,N,head_dim)" role="presentation">(heads,N,head_dim)$(heads,N,head\mathrm{\_}dim)$ 大小的张量，这样就把每一个头给分离出来了

接着就是做自注意力，我们现在的张量当作 Q，K 就需要进行转置，其张量大小是 (heads,head_dim,N)" role="presentation">(heads,head_dim,N)$(heads,head\mathrm{\_}dim,N)$ ，二者进行相乘，得到的输出为 (heads,N,N)" role="presentation">(heads,N,N)$(heads,N,N)$，这就是我们的注意力得分，经过 softmax 就可以和 V 相乘了

这里省略了 softmax，重点看矩阵的维度变化

计算自注意力输出，就是和 V 相乘，V 的张量大小为 (heads,N,head_dim)" role="presentation">(heads,N,head_dim)$(heads,N,head\mathrm{\_}dim)$ ，最后得到输出大小为 (heads,N,head_dim)" role="presentation">(heads,N,head_dim)$(heads,N,head\mathrm{\_}dim)$

我们把上一步的张量 (heads,N,head_dim)" role="presentation">(heads,N,head_dim)$(heads,N,head\mathrm{\_}dim)$ 重排为 (N,heads×head_dim)" role="presentation">(N,heads×head_dim)$(N,heads\times head\mathrm{\_}dim)$，然后使用一个大小为 (heads×_dim,dim)" role="presentation">(heads×_dim,dim)$(heads\times \mathrm{\_}dim,dim)$ 的矩阵映射回和输入相同的大小，这样多头自注意力就计算完成了

大家可以像我一样把过程给写出来，可以清晰非常多，接下来我们再看一下代码实现：

首先定义我们需要的映射矩阵以及 softmax 函数以及 layernorm 函数

self.head_dim = head_dim    # 每一个注意力头的维度
self.heads = heads  # 注意力头个数
self.inner_dim = self.heads*self.head_dim  # 多头自注意力输出级联后的输出维度
self.scale = self.head_dim**-0.5   # 正则化系数
self.to_qkv = nn.Linear(dim, self.inner_dim*3)  # 生成 qkv，每一个矩阵的维度由自注意力头的维度以及头的个数决定
self.to_output = nn.Linear(self.inner_dim, dim)	# 输出映射矩阵
self.norm = nn.LayerNorm(dim)	# layerNorm
self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)	# softmax

有了这些，我们可以开始 MHSA 的计算

    def forward(self, x):
        x = self.norm(x)    # PreNorm
        qkv = self.to_qkv(x).chunk(3, dim=-1)  # 按照最后一个维度均分为三分，也就是划分 QKV，返回一个列表，其中就包含了 QKV
        Q, K, V = map(lambda t: rearrange(t, 'b l (h dim) -> b h l dim', dim=self.head_dim), qkv)	# 对 QKV 的多头映射进行拆分，得到(B,head,L,head_dim)
        K_T = K.transpose(-1, -2)	# K 进行转置，用于计算自注意力
        att_score = Q@K_T*self.scale	# 计算自注意力得分
        att = self.softmax(att_score)	# softmax
        out = att@V   # (B,H,L,dim); 自注意力输出
        out = rearrange(out, 'b h l dim -> b l (h dim)')  # 拼接
        output = self.to_output(out)	#输出映射
        return output

上面的部分进行组合

class Multihead_self_attention(nn.Module):
    def __init__(self, heads, head_dim, dim):
        super().__init__()
        self.head_dim = head_dim    # 每一个注意力头的维度
        self.heads = heads  # 注意力头个数
        self.inner_dim = self.heads*self.head_dim  # 多头自注意力最后的输出维度
        self.scale = self.head_dim**-0.5   # 正则化系数
        self.to_qkv = nn.Linear(dim, self.inner_dim*3)  # 生成 qkv，每一个矩阵的维度和由自注意力头的维度以及头的个数决定
        self.to_output = nn.Linear(self.inner_dim, dim)
        self.norm = nn.LayerNorm(dim)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)

    def forward(self, x):
        x = self.norm(x)    # PreNorm
        qkv = self.to_qkv(x).chunk(3, dim=-1)  # 划分 QKV，返回一个列表，其中就包含了 QKV
        Q, K, V = map(lambda t: rearrange(t, 'b l (h dim) -> b h l dim', dim=self.head_dim), qkv)
        K_T = K.transpose(-1, -2)
        att_score = Q@K_T*self.scale
        att = self.softmax(att_score)
        out = att@V   # (B,H,L,dim)
        out = rearrange(out, 'b h l dim -> b l (h dim)')  # 拼接
        output = self.to_output(out)
        return output

3.2.2 FeedForward

构建后面的 FeedForward 模块，这个模块就是一个 MLP，中间夹着非线性激活，所以我们直接看代码吧

class FeedForward(nn.Module):
    def __init__(self, dim, mlp_dim):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(dim, mlp_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(mlp_dim, dim)
        self.norm = nn.LayerNorm(dim)

    def forward(self, x):
        x = self.norm(x)
        x = F.gelu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

3.2.3 Transformer Block

有了 MHSA 以及 FeedForward，我们可以来构建 Transformer Block，这是 Transformer 的基本单元，只需要把我们构建的模块进行组装，然后添加残差连接即可，不会很难

class Transformer_block(nn.Module):
    def __init__(self, dim, heads, head_dim, mlp_dim):
        super().__init__()
        self.MHA = Multihead_self_attention(heads=heads, head_dim=head_dim, dim=dim)
        self.FeedForward = FeedForward(dim=dim, mlp_dim=mlp_dim)

    def forward(self, x):
        x = self.MHA(x)+x
        x = self.FeedForward(x)+x
        return x

添加了一个参数 depth ，用来定义 Transformer 的层数

ViT

祝贺大家，走到最后一步啦！我们把上面的东西组装起来，构建 ViT 吧

class ViT(nn.Module):
    def __init__(self, image_size, channels, patch_size, dim, heads, head_dim, mlp_dim, depth, num_class):
        super().__init__()
        self.to_patch_embedding = pre_proces(image_size=image_size, patch_size=patch_size, patch_dim=channels*patch_size**2, dim=dim)
        self.transformer = Transformer(dim=dim, heads=heads, head_dim=head_dim, mlp_dim=mlp_dim, depth=depth)
        self.MLP_head = nn.Sequential(
            nn.LayerNorm(dim),
            nn.Linear(dim, num_class)
        )
        self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)

    def forward(self, x):
        token = self.to_patch_embedding(x)
        output = self.transformer(token)
        CLS_token = output[:, 0, :]	# 提取出 CLS Token
        out = self.softmax(self.MLP_head(CLS_token))
        return out

总结

这里我们手动实现了 ViT 的构建，不知道大家有没有对 Transformer 的架构有更深入的理解呢？我也是动手实现了才理解其各种细节，刚开始觉得自己不可能实现，但是最后还是成功的，感觉好开心：D

参考

[1] lucidrains/vit-pytorch

[2] 全网最强ViT (Vision Transformer)原理及代码解析

[3] Dosovitskiy A, Beyer L, Kolesnikov A, et al. An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale[J]. arXiv preprint arXiv:2010.11929, 2020.

• 🚩前言
• 1. 内容简介
• 2. Vision Transformer 总览
• 3. 手撕 Transformer
•     3.1 预处理部分
•         3.1.1 patch 划分
•         3.1.2 线性嵌入
•         3.1.3 插入 CLS Token
•         3.1.4 嵌入位置信息
•     3.2 Transformer
•         3.2.1 多头自注意力
•         3.2.2 FeedForward
•         3.2.3 Transformer Block
•     ViT
• 总结
• 参考

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