Torch 论文复现：Vision Transformer (ViT)

news2024/11/14 15:44:50

论文标题：An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale

从 TPUv3-core-days 可以看到，ViT 所需的训练时间比 ResNet 更短，同时 ViT 取得了更高的准确率

ViT 的基本思想是，把一张图片拆分成若干个 patch (16×16)，每个 patch 当作 NLP 中的一个单词，若干个 patch 组成一个句子，用 Transformer 进行处理

ViT 的核心计算模块有：Multihead Attention (torch.nn.MultiheadAttention)，Transformer Encoder (torch.nn.TransformerEncoder)，Patch Embedding

其中两个可以在 torch.nn 中找到，但是其源代码是由 Python 写的，而且非常冗长。比如： torch.nn.MultiheadAttention 的 forward 函数需要输入 query, key, value，并进行相互间的数值比较，但很多情况下这三者是相等的 (共用一个 tensor)，这样的比较显然不必要；而且 torch.nn.TransformerEncoder 又调用了 torch.nn.MultiheadAttention，这也意味着要简化 torch.nn.MultiheadAttention 的话两者都必须重新编写

Multihead Attention

我阅读了 torch 官方的源代码，也参考了其它大佬的代码，整理出了如下的计算流程图。其中 L, B, C 分别表示 Sequence length、Batch size、Channel。N 表示注意力头的个数，并满足 $N \cdot C_{head} = C$

Multihead Attention 所涉及到的乘法计算有：

Input 的线性变换 (Linear [C, 3C])
Query 的逐元素乘法
Query 和 Key 的矩阵乘法，可看作 Linear $[C_{head}, L]$
Weights 的 softmax 运算
Weights 和 Value 的矩阵乘法，可看作 Linear $[L, C_{head}]$
Attention 的线性变换 (Linear [C, C])

其乘法次数可表示为 (含幂运算)：

$3LBC^2 + LBNC_{head} + L^2BNC_{head} +2L^2BN + L^2BNC_{head} + LBC^2$

$LB(4C^2 + C)+ 2L^2B(C+N)$

虽然 Multihead Attention 的输入通道数 = 输出通道数 (输入输出 shape 相同)，但注意力头的个数 N 对乘法次数的影响还是相当大的 (源于 softmax 运算)

class MultiheadAttention(nn.Module):
    ''' n: 注意力头数'''

    def __init__(self, c1, n, drop=0.1):
        super().__init__()
        self.c_head = c1 // n
        assert n * self.c_head == c1, 'c1 must be divisible by n'

        self.scale = self.c_head ** -0.5
        self.qkv = nn.Linear(in_features=c1, out_features=3 * c1, bias=False)
        self.dropout = nn.Dropout(p=drop)
        self.proj = nn.Linear(in_features=c1, out_features=c1)

    def forward(self, x):
        L, B, C = x.shape
        # view: [L, B, C] -> [L, BN, C_head]
        q, k, v = map(lambda t: t.contiguous().view(L, -1, self.c_head), self.qkv(x).chunk(3, dim=-1))
        q, k, v = q.transpose(0, 1), k.permute(1, 2, 0), v.transpose(0, 1)
        # q[BN, L, C_head] × k[BN, C_head, L] = w[BN, L, L]
        # N 对浮点运算量的影响主要在 softmax
        weight = self.dropout((q * self.scale @ k).softmax(dim=-1))
        # w[BN, L, L] × v[BN, L, C_head] = a[BN, L, C_head] -> a[L, B, C]
        attention = (weight @ v).transpose(0, 1).contiguous().view(L, B, C)
        return self.proj(attention)

Transformer Encoder

在参考了 torch 官方的源代码后，我对 LayerNorm 的位置进行了调整，也就是在每次张量与残差相加时才进行层标准化

class TransformerEncoder(nn.Module):
    ''' n: 注意力头数
        e: 全连接层通道膨胀比'''

    def __init__(self, c1, n, e=1., drop=0.1):
        super().__init__()
        self.attn = nn.Sequential(
            MultiheadAttention(c1, n, drop),
            nn.Dropout(p=drop)
        )
        c_ = max([1, round(c1 * e)])
        self.mlp = nn.Sequential(
            nn.Linear(c1, c_),
            nn.GELU(),
            nn.Dropout(p=drop),
            nn.Linear(c_, c1),
            nn.Dropout(p=drop)
        )
        self.norm1 = nn.LayerNorm(c1)
        self.norm2 = nn.LayerNorm(c1)

    def forward(self, x):
        # x[L, B, C]
        x = self.norm1(x + self.attn(x))
        return self.norm2(x + self.mlp(x))

Vision Transformer

在论文中，作者用四个等式表述了 ViT 的计算过程 (先不考虑 Batch size)，其中的符号意义为：

$N$ ：一幅图像所包含的 patch 的数量
$x_{class}$ ：可训练的 embedding，shape 为 $[D]$
$x_p^i$ ：第 i 个 patch 的特征图
$P$ ：每一个 patch 的边长
$E$ ：二维卷积核 (in_channels= $C$ , out_channels= $D$ , k_size= $[P, P]$ , stride= $[P, P]$ )，可将特征图 $x_p^i\ [C, P, P]$ 变换为 $x_p^i E\ [D, 1, 1] \rightarrow [D]$
$E_{pos}$ ：可训练的 embedding，表征每一个 patch 在图像中的位置
$z_l$ ：第 i 个 Transformer Encoder 的输出，shape 为 $[N+1, D]$ ； $z_l^0 = z_l[0]$ 的 shape 为 $[D]$

ViT 所完成的操作如下 (其中 $B$ 为 Batch size)：

用 torch.nn.Conv2d 把图像分割成若干个 patch，每个 patch 用一个向量表示 (可看作 NLP 中的单词)，展平后得到 shape 为 $[B, N, D]$ 的“句子”
拼接 $x_{class}$ 之后将 shape 变为 $[B, N+1, D]$ ，并与 $E_{pos}$ 相加
transpose 将 shape 变为 $[N+1, B, D]$ ，输入若干个 Transformer Encoder 之后取 $z_l^0$ 输出

class VisionTransformer(nn.Module):
    ''' n: 注意力头数
        l: TransformerEncoder 堆叠数
        e: TransformerEncoder 全连接层通道膨胀比'''

    def __init__(self, c1, c2, n, l, img_size, patch_size, e=1., drop=0.1):
        super().__init__()
        # 校验 img_size 和 patch_size
        self.img_size = (img_size,) * 2 if isinstance(img_size, int) else img_size
        self.patch_size = (patch_size,) * 2 if isinstance(patch_size, int) else patch_size
        assert sum([self.img_size[i] % self.patch_size[i] for i in range(2)]
                   ) == 0, 'img_size must be divisible by patch_size'
        n_patch = math.prod([self.img_size[i] // self.patch_size[i] for i in range(2)])

        self.cls_embed = nn.Parameter(torch.empty(1, 1, c2))
        self.pos_embed = nn.Parameter(torch.empty(n_patch + 1, c2))

        self.patch_embed = nn.Conv2d(c1, c2, kernel_size=patch_size, stride=patch_size)
        assert c2 % n == 0, 'c2 must be divisible by n'
        self.encoders = nn.Sequential(*[TransformerEncoder(c2, n, e, drop) for _ in range(l)])

    def forward(self, x):
        B, C, H, W = x.shape
        # view: [B, C, N_patch] -> [B, N_patch, C]
        x = self.patch_embed(x).flatten(2).transpose(1, 2)
        cls_embed = self.cls_embed.repeat(B, 1, 1)
        x = torch.cat([cls_embed, x], dim=1) + self.pos_embed
        # view: [B, N_patch + 1, C] -> [N_patch + 1, B, C]
        return self.encoders(x.transpose(0, 1))[0]

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