【AI】计算机视觉VIT文章（Transformer）源码解析

论文：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

源码的Pytorch版：https://github.com/lucidrains/vit-pytorch

0.前言

Transformer提出后在NLP领域中取得了极好的效果，其全Attention的结构，不仅增强了特征提取能力，还保持了并行计算的特点，可以又快又好的完成NLP领域内几乎所有任务，极大地推动自然语言处理的发展。
VIT这篇文章就是将Transformer模型应用在了CV领域，它将图像处理成Transformer模型可以应用的形式，沿用NLP领域中Transformer的方法，直接验证了其精度可以和ResNet不相上下，展示了在计算机视觉中使用纯Transformer结构的可能，为Transformer在CV领域的应用打开了大门。

直接读文章通常比较抽象，英文的原文更能劝退一大部分人，但对于程序员来说，代码是通行于世界的语言，理解起来就比较简单，结合源码理解论文中的结构，就比较事半功倍。

上图是VIT文章中的结构，我们看图提问题，从数据的流向来看：图像怎么切分重排的？Linear Projection of Flattened Patches对图像作了什么，怎么让图像变成Transformer能够输入的格式？
Position Embedding是怎么做图像位置编码的，为什么会多出来一个0的位置编码？Transformer Encoder中的各个结构分别代表什么，是怎么实现的？输出的类别是什么？

1.图像是如何适配Transformer输入的？

Transformer的输入是一个一维的向量，而我们的图像是二维的，需要把图像拉伸成一维的，最简单的方式就是沿着x轴展开，将所有的行拼接在一起，也就是Flatten的操作，但是这样处理会导致向量维度比较大，而且同一张图片也只能生成一个Embedding，不能适配Multi-head Embedding（这种解释有点牵强，有点拿结果去解释原因）。

1.1 图像切分重排

如结构图所示，VIT采取了图像切分重排的方式，将一个完整的图像按照行列的方向切分成小块，然后再进行后续处理。切分重排是怎么实现的，我们看代码：

self.to_patch_embedding = nn.Sequential(
            Rearrange('b c (h p1) (w p2) -> b (h w) (p1 p2 c)', p1 = patch_height, p2 = patch_width), #图片切分重排
            nn.Linear(patch_dim, dim), # Linear Projection of Flattened Patches
        )

这里的Rearrange使用到了einops的库，相关的介绍可以查看文档
这里主要是对b c (h p1) (w p2) -> b (h w) (p1 p2 c)表达式的理解，b是batchsize，c是chanel，h和w是图像的高度和宽度，表达式前边的(h p1)表示将输入的h重新拆分成一个h*p1的向量，同理(w p2)是将输入的w拆分成w*p2的向量，这里的p1和p2是模型定义的patch_height和patch_width，可以理解为切分后小图的高和宽；
表达式右边表示输出向量的维度，(p1 p2 c)表示这3个数相乘，表示的是切分后一个小图的一维向量大小，(h w)则表示总共有多少个切分后的小图所生成的向量。这里的h和w的值跟输入的h和w值不同，表示的是原有h和w除以patch_height或patch_width的值，也就是在高和宽上各能切分出几个小图。
通过这样的处理，就将输入的c个channel的h*w的二维向量，转换成小图展开后的一维向量。

1.2 构建patch0

图像在输入Transformer之前，还连接了一个patch0，这一步的操作可以认为是延续了nlp的操作，在VIT这边的操作，可以认为是将分类类别拼接上去。

cls_tokens = repeat(self.cls_token, '1 1 d -> b 1 d', b = b)
x = torch.cat((cls_tokens, x), dim=1)

1.3 Positional Embedding

为了在模型中引入位置信息，VIT引入了位置编码的形式，也就是图中的0、1、2、3…

x += self.pos_embedding[:, :(n + 1)]

然后将position_embedding与图像的Embedding相加。

2.Transformer Encoder中的各个结构分别代表什么，是怎么实现的？

结构中的Norm可以认为是归一化处理，MLP是多个全连接层，理解起来都比较简单。其实最主要的结构就是Multi-head Attention。

2.1 Attention 定义

class Attention(nn.Module):
    def __init__(self, dim, heads = 8, dim_head = 64, dropout = 0.):
        super().__init__()
        inner_dim = dim_head *  heads
        project_out = not (heads == 1 and dim_head == dim)

        self.heads = heads
        self.scale = dim_head ** -0.5

        self.attend = nn.Softmax(dim = -1)
        self.to_qkv = nn.Linear(dim, inner_dim * 3, bias = False)

        self.to_out = nn.Sequential(
            nn.Linear(inner_dim, dim),
            nn.Dropout(dropout)
        ) if project_out else nn.Identity()

    def forward(self, x):
        b, n, _, h = *x.shape, self.heads
        qkv = self.to_qkv(x).chunk(3, dim = -1)
        #得到qkv
        q, k, v = map(lambda t: rearrange(t, 'b n (h d) -> b h n d', h = h), qkv)

        dots = einsum('b h i d, b h j d -> b h i j', q, k) * self.scale

        attn = self.attend(dots)

        out = einsum('b h i j, b h j d -> b h i d', attn, v)
        out = rearrange(out, 'b h n d -> b n (h d)')
        return self.to_out(out)

2.2 Attention 的理解

VIT不同于之前RNN的地方就是引入了Attention机制，其本质可以认为是相似度计算，是计算每一个输入值与其他输入值的相似度，然后带入到计算中，如图所示，q是输入的查询值，k是关键词，v是计算值，计算每一个q与其他k的相似度，然后再带入计算中去。

其对应的计算公式为：

相似度计算是用的点积的形式，除以根号下dk是为了抑制极端值，保证softmax之后数值不至于丧失梯度。对应的代码如下：

qkv = self.to_qkv(x).chunk(3, dim = -1)
q, k, v = map(lambda t: rearrange(t, 'b n (h d) -> b h n d', h = self.heads), qkv)

dots = torch.matmul(q, k.transpose(-1, -2)) * self.scale

然后过一个softmax

attn = self.attend(dots) # self.attend = nn.Softmax(dim = -1)
attn = self.dropout(attn)

然后跟value值相乘

out = torch.matmul(attn, v)

2.3 Multihead Attention

多头注意力机制可以认为是定义多个Attention（每个attention关注的重点不同）分别来对数据进行处理，这里从源码中的循环结构可以体现出来：

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, dim, depth, heads, dim_head, mlp_dim, dropout = 0.):
        super().__init__()
        self.norm = nn.LayerNorm(dim)
        self.layers = nn.ModuleList([])
        for _ in range(depth):
            self.layers.append(nn.ModuleList([
                Attention(dim, heads = heads, dim_head = dim_head, dropout = dropout),
                FeedForward(dim, mlp_dim, dropout = dropout)
            ]))

    def forward(self, x):
        for attn, ff in self.layers:
            x = attn(x) + x
            x = ff(x) + x

        return self.norm(x)

3.使用示例

这里可以参考官方的readme文档

$ pip install vit-pytorch

使用示例

import torch
from vit_pytorch import ViT

v = ViT(
    image_size = 256,
    patch_size = 32,
    num_classes = 1000,
    dim = 1024,
    depth = 6,
    heads = 16,
    mlp_dim = 2048,
    dropout = 0.1,
    emb_dropout = 0.1
)

img = torch.randn(1, 3, 256, 256)

preds = v(img) # (1, 1000)