前言
今天看到论文中用到 Time-distributed CNN，第一次见到 Time-distributed，不理解是什么含义，看到代码实现也很懵。不管什么网络结构，外面都能套一个TimeDistributed。看了几个博客，还是不明白，问了问ChatGPT，终于明白了一点。
解释
直观理解
以下是ChatGPT的解释
“Time-distributed” 是一种用于深度学习处理序列数据的技术，它将神经网络中的层或网络独立地应用于序列的每个时间步长。在典型的前馈神经网络中，输入数据会被馈送到网络中，并且相同的权重会被应用于所有的输入特征。但是，当处理序列数据，如时间序列或自然语言时，我们需要在每个时间步长上应用相同的权重来捕捉时间信息。
“Time-distributed” 技术允许我们独立地应用每个时间步长上的层或网络。这可以通过在 Keras 或 PyTorch 中将层或网络包装在 “TimeDistributed” 层中来实现。
例如，如果我们有一个形状为 (batch_size, timesteps, input_dim) 的三维张量作为输入，应用一个具有 10 个单位的 “TimeDistributed” 密集层将产生一个形状为 (batch_size, timesteps, 10) 的三维张量作为输出。这个包装器可以用于任何模块，例如卷积层、循环神经网络层、全连接层等。 “Time-distributed” 层将相同的密集层应用于每个时间步长，从而使网络能够学习数据中的时间模式。
“Time-distributed” 层通常用于序列到序列模型中，如语言翻译或语音识别，其中输入和输出都是序列。
代码实现角度理解
考虑这样一个问题，将原来代码中的 TimeDistributed 去掉会发生什么？
全连接层
对于全连接层，如果没有 TimeDistributed，代码照样能跑。
import torch
import torch.nn as nn
input = torch.randn(5, 3, 10) # 时间步数是5，batch_size是3，每个时间步的特征维度是10
model = nn.Linear(10, 5)
output = model(input)
print(output.shape)
输出：torch.Size([5, 3, 5])
如果将输入改为 input = torch.randn(5, 3, 2, 2, 10)
输出 torch.Size([5, 3, 2, 2, 5])
可以看到，不管输入有多少维度，都能正常输出。
从官方文档也可以看到，输入 * 可以是任意维度。
卷积层
对于全连接层，如果没有 TimeDistributed，代码就会报错。
import torch
import torch.nn as nn
input = torch.randn(5, 3, 3, 256, 256) # 时间步数是5，batch_size是3，通道数是3，图片高宽都是256
model = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3) # 输入通道是3，输出通道是16，kernel_size=3
output = model(input)
print(output.shape)
报错信息
RuntimeError: Expected 3D (unbatched) or 4D (batched) input to conv2d, but got input of size: [5, 3, 3, 256, 256]
可以看到维度不匹配。如果把时间维度去掉，则可以正常输出。
import torch
import torch.nn as nn
input = torch.randn(3, 3, 256, 256) # batch_size是3，通道数是3，图片高宽都是256
model = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3) # 输入通道是3，输出通道是16，kernel_size=3
output = model(input)
print(output.shape)
输出：torch.Size([3, 16, 254, 254])
因此如果我想用带时间步数的图片做卷积，那就无法实现了，如何解决这个问题呢？就要用到 Time-distributed。
增加 TimeDistributed 的代码
import torch
import torch.nn as nn
input = torch.randn(5, 3, 3, 256, 256) # 时间步数是5，batch_size是3，通道数是3，图片高宽都是256
model = TimeDistributed(nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3)) # 输入通道是3，输出通道是16，kernel_size=3
output = model(input)
print(output.shape)
输出：torch.Size([5, 3, 16, 254, 254])
具体做法就是让每个时间步的数据也做卷积。
TimeDistributed 代码实现
在 keras 中，自带 TimeDistributed。在 pytorch 中没有实现，需要自己手动实现。
以下是 pytorch 版本的 TimeDistributed 代码实现。
class TimeDistributed(nn.Module):
def __init__(self, module, batch_first=False):
super(TimeDistributed, self).__init__()
self.module = module
self.batch_first = batch_first
def __multi_time(self, size):
size_temp = list(size)
size_temp = [size_temp[0] * size_temp[1]] + size_temp[2:]
return tuple(size_temp)
def __dist_time(self, size, batch, time_dim):
size_temp = list(size)
size_temp = [batch, time_dim] + size_temp[1:]
return tuple(size_temp)
def forward(self, x):
# Squash samples and timesteps into a single axis
x_reshape = x.contiguous().view(self.__multi_time(x.size())) # (samples * timesteps, input_size)
y = self.module(x_reshape)
y = y.contiguous().view(self.__dist_time(y.size(), x.size(0), x.size(1))) # (samples, timesteps, output_size)
return y
chatGPT 对上面代码的解释
这段代码实现了一个 PyTorch 的自定义模块 TimeDistributed，可以将一个其它模块（module）作为输入，将其应用于输入张量（x）的每个时间步上，输出一个相同形状的张量。
具体来说，该模块的 forward 方法接收一个形状为 (samples, timesteps, input_size) 的输入张量 x，其中 samples 表示样本数量，timesteps 表示时间步数，input_size 表示每个时间步的特征维度。然后，该方法将输入张量进行形状变换，将 samples 和 timesteps 两个维度合并为一个维度，变成形状为 (samples * timesteps, input_size) 的张量，即将样本和时间步的信息压缩在了一个维度中。接下来，该方法将这个压缩后的张量输入到 module 模块中，并获取输出张量 y。最后，该方法再将输出张量进行形状变换，将第一个维度还原成 samples，将第二个维度还原成 timesteps，即将样本和时间步的信息重新拆分开，最终输出形状为 (samples, timesteps, output_size) 的张量，其中 output_size 表示每个时间步的输出特征维度，应该与 module 模块的输出维度相同。
此外，该模块还包含两个辅助方法 __multi_time 和 __dist_time，分别用于实现输入和输出张量形状的转换。其中，__multi_time 方法将形状为 (samples, timesteps, input_size) 的张量转换为形状为 (samples * timesteps, input_size) 的张量，即将样本和时间步的信息压缩在一个维度中；__dist_time 方法则将形状为 (samples * timesteps, output_size) 的张量转换为形状为 (samples, timesteps, output_size) 的张量，即将样本和时间步的信息重新拆分开。
