Transformer架构是一种使用自注意力机制的神经网络，最初是由谷歌提出的，被广泛应用于自然语言处理和图像处理任务中。它是一种基于注意力机制的深度学习模型，适用于序列到序列的学习任务，例如机器翻译、语音识别、文本摘要等。
多模态Transformer前部分encoder算法是近年来在计算机视觉领域备受瞩目的研究方向之一。它的出现极大地推动了多模态信息的融合与处理，被广泛应用于图像、文本等多种数据类型的处理。
其中，Vision Transformer（ViT）是一种以Transformer为基础的视觉编码器，已经在各种视觉任务中取得了极佳的效果。本篇博客将介绍多模态Transformer前部分encoder算法的原理，重点讲解其在ViT中的实现，同时附带完整的ViT代码实现。如果您对多模态Transformer前部分encoder算法感兴趣，或是对ViT的实现方式想要深入了解，本文或许能为您提供帮助。
下面是vit模型核心架构图，下文是对模型架构各部分做了详细的介绍。
模型架构与算法原理
Image Token Embedding
Multi-head Self-attention流程
线性变换
Scale和softmax
MatMul
上面这种是对于自注意力的，还有一种多注意力
多注意力实现其实就是多个自注意力这样的结构结合起来，如下图所示
多头只是从计算上来说，每一个自注意的q不仅要与自己的k和v计算，还要结合其他的自注意的k和v计算。
最简单的例子来理解注意力，举例一个生活的例子来说
当我们将自注意力算法类比为一个学生学习一门学科的过程时，可以将q qq看作是学生的注意力，k kk看作是这门学科的大纲，v vv则代表着这个学科的教材的内容。通过计算q qq与k kk的相似度，可以得到学生消耗注意力与大纲中不同知识点之间的分配权重，从而确定学生应该集中注意力去学习哪些知识点。最后，通过将这些权重乘以v vv，可以得到学生学习到的知识内容。
多头注意力算法可以被类比为一个学生在学习多门学科的情况。在这种情况下，不同的学科可能具有不同的难度、内容和格式。因此，学生的注意力在不同的学科中可能有所不同。通过多头注意力算法，我们可以将学生的注意力q qq与不同学科大纲中的知识点k kk以及学科的教材内容v vv相乘，从而得到不同学科下的学习成果。这样做的好处是，可以更好地利用不同学科中的优势，进一步提高学生的学习效果。
前向层模块
ADD NORM模块
思考
搞懂了算法各结构的原理，如下是我个人的几个思考
为什么这种transformer结构，将原始特征向量通过与上下文（或者上下图像）的相似度计算，得出的新的特征向量能够更准确的代表这个数据的特征向量呢？
Transformer 结构在自然语言处理和计算机视觉等领域广泛应用，主要原因是它具有以下优点：
上下文信息丰富。相比于传统的基于手工设计特征的方法，Transformer能够利用上下文信息对特征向量进行更加准确的表示。在自然语言处理中，上下文可以是当前单词所处的句子或段落，而在计算机视觉中，上下文可以是当前像素所处的图像区域。
处理长序列能力强。由于使用了自注意力机制，Transformer 能够对长序列进行有效的处理。在自然语言处理中，这使得Transformer 能够处理长文本，而在计算机视觉中，这使得 Transformer 能够对高分辨率的图像进行处理。
端到端的学习。Transformer结构能够直接从原始数据中学习特征表示，而无需手工设计特征。这使得模型能够从原始数据中学习到更加准确的特征表示，从而提高了模型的性能。
为什么多头注意力，比自注意力效果更好呢
多头注意力是一种在 Transformer 模型中使用的注意力机制，相比于单独使用自注意力机制，它能够提高模型的表现。这主要是由于以下几个原因：
多头注意力能够并行处理不同信息。在多头注意力中，模型使用多个注意力头同时学习不同的信息。这意味着模型能够并行处理多个不同的信息，从而加速模型的训练和推断过程。
多头注意力能够学习更加复杂的特征表示。由于多头注意力能够并行处理多个信息，模型能够学习更加复杂的特征表示。这能够帮助模型捕捉更加丰富和多样化的特征，从而提高模型的表现。
多头注意力能够提高模型的泛化能力。在多头注意力中，每个注意力头都能够学习不同的特征表示，这使得模型更加鲁棒并能够更好地泛化到新的数据。
总的来说，多头注意力能够并行处理多个信息，学习更加复杂的特征表示，并提高模型的泛化能力，这使得它比单独使用自注意力机制效果更好。
在transformer中encoder叠加了多个，它的作用是什么呢，是不断更精细化的求出图像与图像相似度之间的关系吗
在 Transformer 模型中，encoder 叠加了多个层，每个层都包含了多头注意力和前馈神经网络。encoder 叠加多层的作用是逐渐提取和组合输入序列中的信息，并生成更加准确的特征表示。这些特征表示最终被用于后续的任务，如机器翻译、语言模型、文本分类等。
具体来说，encoder 中的每一层都能够进一步优化模型的特征表示。通过多层叠加，模型能够逐渐捕捉输入序列中的更多信息，从而生成更加准确的特征表示。这些特征表示能够反映输入序列中的重要信息，并能够被用于后续的任务。
因此，encoder 叠加多层的作用并不是仅仅更精细地求出图像与图像之间的相似度，而是逐渐提取和组合输入序列中的信息，生成更加准确的特征表示，从而提高模型的性能。在计算机视觉任务中，输入序列可能是图像的像素值序列或者是图像的特征表示序列，而不仅仅是图像与图像之间的相似度。
多模态模型应用的感想
掌握了transformer就是前半部分，就算是知道了，我们现在有的数据图像、语音、文本是如何转为模型的特征向量了，
能获取到这些特征向量，应该说就可以输出任何标签类的任务，从实现原理熵也就是在transformer结构下游，增加全连接层实现输出。（这也是在大模型中使用预训练模型微调的一种方法）。
Paddle实现vit模型
# ViT Online Class # Author: Dr. Zhu # Project: PaddleViT (https://github.com/BR-IDL/PaddleViT) # 2021.11 import paddle import paddle.nn as nn import numpy as np from PIL import Image paddle.set_device('cpu') class Identity(nn.Layer): def __init__(self): super().__init__() def forward(self, x): return x class Mlp(nn.Layer): def __init__(self, embed_dim, mlp_ratio=4.0, dropout=0.): super().__init__() self.fc1 = nn.Linear(embed_dim, int(embed_dim * mlp_ratio)) self.fc2 = nn.Linear(int(embed_dim * mlp_ratio), embed_dim) self.act = nn.GELU() self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.act(x) x = self.dropout(x) x = self.fc2(x) return x class PatchEmbedding(nn.Layer): def __init__(self, image_size, patch_size, in_channels, embed_dim, dropout=0.): super().__init__() self.patch_embedding = nn.Conv2D(in_channels, embed_dim, patch_size, patch_size) self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, x): # [n, c, h, w] x = self.patch_embedding(x) # [n, c', h', w'] x = x.flatten(2) # [n, c', h'*w'] x = x.transpose([0, 2, 1]) # [n, h'*w', c'] x = self.dropout(x) return x class Attention(nn.Layer): # TODO: 补全时，删除pass def __init__(self, embed_dim, num_heads, qkv_bias=False, qk_scale=None, dropout=0., attention_dropout=0.): super().__init__() self.num_heads = num_heads self.attn_head_size = int(embed_dim / self.num_heads) self.all_head_size = self.attn_head_size * self.num_heads self.qkv = nn.Linear(embed_dim, self.all_head_size*3) if qk_scale == None: self.scales = self.attn_head_size ** -0.5 else: self.scales = qk_scale self.proj = nn.Linear(self.all_head_size, embed_dim) self.attn_dropout = nn.Dropout(attention_dropout) self.proj_dropout = nn.Dropout(dropout) self.softmax = nn.Softmax(axis=-1) def transpose_multihead(self, x): new_shape = x.shape[:-1] + [self.num_heads, self.attn_head_size] x = x.reshape(new_shape) x = x.transpose([0, 2, 1, 3]) return x def forward(self, x): qkv = self.qkv(x).chunk(3, axis=-1) q, k, v = map(self.transpose_multihead, qkv) attn = paddle.matmul(q, k, transpose_y=True) attn = attn * self.scales attn = self.softmax(attn) attn_weights = attn attn = self.attn_dropout(attn) z = paddle.matmul(attn, v) z = z.transpose([0, 2, 1, 3]) new_shape = z.shape[:-2] + [self.all_head_size] z = z.reshape(new_shape) z = self.proj(z) z = self.proj_dropout(z) return z, attn_weights class EncoderLayer(nn.Layer): def __init__(self, embed_dim): super().__init__() self.attn_norm = nn.LayerNorm(embed_dim) self.attn = Attention() self.mlp_norm = nn.LayerNorm(embed_dim) self.mlp = Mlp(embed_dim) def forward(self, x): h = x x = self.attn_norm(x) x = self.attn(x) x = x + h h = x x = self.mlp_norm(x) x = self.mlp(x) x = x + h return x class ViT(nn.Layer): def __init__(self): super().__init__() self.patch_embed = PatchEmbedding(224, 7, 3, 16) layer_list = [EncoderLayer(16) for i in range(5)] self.encoders = nn.LayerList(layer_list) self.head = nn.Linear(16, 10) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool1D(1) self.norm = nn.LayerNorm(16) def forward(self, x): x = self.patch_embed(x) # [n, h*w, c]: 4, 1024, 16 for encoder in self.encoders: x = encoder(x) # avg x = self.norm(x) x = x.transpose([0, 2, 1]) x = self.avgpool(x) x = x.flatten(1) x = self.head(x) return x def main(): t = paddle.randn([4, 16, 96]) print('input shape = ', t.shape) model = Attention(embed_dim=96, num_heads=8, qkv_bias=False, qk_scale=None, dropout=0., attention_dropout=0.) print(model) out, attn_weights = model(t) print(out.shape) print(attn_weights.shape) if __name__ == "__main__": main()
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