transformer模型详解+unet
时间: 2025-06-28 22:25:16 浏览: 18
### Transformer模型架构与原理
Transformer是一种完全基于注意力机制的序列转换模型,摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN),通过自注意力(self-attention)机制来捕捉输入数据中的依赖关系。这种设计使得Transformer能够并行化训练过程,在处理长距离依赖方面表现尤为出色[^2]。
#### 自注意力机制
在Transformer中,核心组件是多头自注意力(multi-head self-attention)模块。该模块允许每个位置关注来自整个序列的不同部分的信息,从而有效地提取特征间的关联性。具体来说,给定查询(Query)、键(Key)和值(Value)三个向量矩阵,计算得到加权求和后的输出表示:
\[ \text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}\left(\frac{QK^\top}{\sqrt{d_k}}\right)V \]
这里\( d_k \)代表Key维度大小,用于缩放点乘结果以稳定梯度传播。
#### 编码器-解码器结构
完整的Transformer由多个堆叠的编码器层(encoder layers)和解码器层(decoder layers)组成。每一层内部除了包含上述提到的自注意力子层外,还加入了全连接前馈网络(Feed Forward Network, FNN)以及残差连接(residual connections)+LayerNorm正则化操作。值得注意的是,解码端额外引入了一个掩蔽版的自注意力(masked multi-head attention),防止当前位置看到未来时刻的内容。
```python
import torch.nn as nn
class MultiHeadSelfAttention(nn.Module):
def __init__(self, embed_dim=512, num_heads=8):
super().__init__()
self.embed_dim = embed_dim
self.num_heads = num_heads
# 定义线性变换参数Wq,Wk,Wv
...
def forward(self, Q, K=None, V=None, mask=None):
...
```
### UNet网络结构及应用
UNet最初被提出作为一种解决生物医学图像分割任务的有效解决方案。其独特的编码器-解码器架构加上跳过链接(skip connection)的设计理念使其能够在保持空间分辨率的同时获取丰富的上下文信息[^3]。
#### 编码路径
类似于传统CNN分类器,编码阶段主要负责逐步降低特征图的空间尺寸,同时增加通道数以便捕获更深层次语义特性。通常情况下会交替使用最大池化(Max Pooling)或步幅卷积(Strided Convolution)实现下采样(down-sampling)功能。
#### 解码路径
相反地,解码部分致力于恢复原始输入尺度,并融合低层次细节特征。这一步骤往往借助转置卷积(Transposed Convolution)完成上采样(up-sampling)工作。与此同时,来自相同抽象级别的编码侧特征会被直接拼接(concatenate)到当前层级之后,形成所谓的跳跃连接。
```python
from torchvision import models
def unet_block(in_channels, out_channels):
block = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels=in_channels,
out_channels=out_channels,
kernel_size=(3, 3),
padding='same'),
nn.ReLU(),
nn.BatchNorm2d(out_channels))
return block
class UNet(nn.Module):
def __init__(self, n_class=2):
super().__init__()
base_model = models.resnet18(pretrained=True)
encoder_layers = list(base_model.children())[:4]
decoder_layers = []
for i in range(len(encoder_layers)-1,-1,-1):
layer_in_ch = encoder_layers[i].out_channels
layer_out_ch = int(layer_in_ch/2)
upsample_layer = nn.Upsample(scale_factor=2, mode="nearest")
conv_layer = unet_block(layer_in_ch*2,layer_out_ch)
decoder_layers.extend([upsample_layer,conv_layer])
final_conv = nn.Conv2d(...)
self.encoder = nn.Sequential(*encoder_layers[:-1])
self.decoder = nn.Sequential(*decoder_layers+[final_conv])
def forward(x):
enc_outputs = []
for module in self.encoder:
x = module(x)
enc_outputs.append(x.clone())
dec_input = enc_outputs.pop(-1)
for idx,module in enumerate(self.decoder):
if isinstance(module,nn.Upsample): continue
prev_enc_output = enc_outputs[-idx//2-1]
concat_tensor = torch.cat((dec_input,prev_enc_output),dim=1)
dec_input = module(concat_tensor)
output = self.final_conv(dec_input)
return output
```
### 深度学习模型对比
当比较Transformer与U-Net这两种不同的深度学习范式时,可以从以下几个角度出发考虑两者的异同之处:
- **适用场景**: U-Net更适合于像素级别预测的任务,比如语义分割; 而Transformer由于具备强大的全局感受野(global receptive field),因此非常适合处理涉及长期依赖性的序列型问题。
- **架构特点**: 前者依靠局部邻域内的滑窗运算构建特征映射;后者则是利用自注意力建立起任意两个token之间的联系强度分布。
- **效率考量**: 尽管Transformer拥有更强表达能力,但由于涉及到大量的矩阵相乘运算,所以在实际部署过程中可能会面临更高的计算成本挑战。相比之下,U-net得益于成熟优化过的GPU加速库支持,运行速度更快一些。
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