从零搭建小型ViT网络构架进行图像分类任务

2023-11-29 20:35:50

搭建小型ViT网络构架进行分类任务（Pytorch）

前言

随着深度学习的飞速发展，计算机视觉领域取得了巨大的进步。卷积神经网络（CNN）作为计算机视觉领域的主流模型，在图像分类、目标检测、图像分割等任务中展现出强大的性能。然而，CNN也存在一些局限性，例如计算量大、模型参数多等。为了解决这些问题，近年来出现了许多新的网络结构，其中，ViT网络就是一种备受关注的新型网络结构。

ViT网络原理

ViT网络的全称为Vision Transformer，它是一种基于Transformer的图像分类网络。Transformer是一种广泛应用于自然语言处理领域的网络结构，它能够通过自注意力机制对序列数据进行建模。ViT网络将图像视为一个序列数据，并使用Transformer对图像进行建模，从而实现图像分类任务。

使用Pytorch搭建ViT网络

接下来，我们将逐步演示如何使用Pytorch搭建小型ViT网络构架。

1. 导入必要的库

首先，我们需要导入必要的库。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms

2. 定义ViT网络结构

接下来，我们定义ViT网络结构。

class ViT(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, num_classes, dim, depth, heads, mlp_dim):
        super().__init__()
        self.patch_embed = nn.Linear(in_channels, dim)
        self.cls_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, dim))
        self.pos_embed = nn.Parameter(torch.randn(1, 1 + num_patches, dim))
        self.blocks = nn.ModuleList([nn.ModuleList([
            nn.Linear(dim, dim),
            nn.Linear(dim, dim)
        ]) for _ in range(depth)])
        self.norm = nn.LayerNorm(dim)
        self.head = nn.Linear(dim, num_classes)

    def forward(self, x):
        b, n, _ = x.shape
        x = x.reshape(b, n, -1)
        x = self.patch_embed(x)
        cls_tokens = self.cls_token.expand(b, -1, -1)
        x = torch.cat((cls_tokens, x), dim=1)
        x += self.pos_embed[:, :(n + 1)]
        for norm1, norm2 in self.blocks:
            x = self.attn(self.norm(x)) + x
            x = norm1(x)
            x = self.mlp(self.norm(x)) + x
        cls_token = x[:, 0]
        x = self.head(cls_token)
        return x

    def attn(self, x):
        x = x.transpose(1, 2)
        x = x.matmul(x.transpose(2, 3))
        x = x.softmax(dim=-1)
        x = x.matmul(x.transpose(2, 3))
        x = x.transpose(1, 2)
        return x

    def mlp(self, x):
        x = x.transpose(1, 2)
        x = x.matmul(x.transpose(2, 3))
        x = x.transpose(1, 2)
        return x

3. 定义损失函数和优化器

接下来，我们需要定义损失函数和优化器。

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)

4. 训练模型

接下来，我们需要训练模型。

for epoch in range(num_epochs):
    for batch in train_loader:
        images, labels = batch
        output = model(images)
        loss = criterion(output, labels)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

5. 评估模型

最后，我们需要评估模型。

with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for batch in test_loader:
        images, labels = batch
        output = model(images)
        _, predicted = torch.max(output.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

    print(f'Accuracy: {100 * correct / total}%')