resize patch embedding_How to resize patch embeddings for ViT models_

"Resize patch embedding"通常是指在计算机视觉领域特别是深度学习模型中处理图像特征的一种技术，尤其是在基于Transformer架构的模型中，如ViT (Vision Transformer)。在预训练的 Vision Transformer 中，图片首先被分割成许多小的固定大小的patch，每个patch会被嵌入到一个高维向量空间中，形成patch embeddings。当输入图像的尺寸不匹配网络预期的patch尺寸时，可能会需要对这些patch embeddings进行resize操作。这通常是通过两种方式来实现的： 1. **填充（Padding）**：如果图像较小，可以在边缘添加零值或者其他填充像素，使得所有patch都能保持相同的尺寸，然后进行embedding。 2. **裁剪（Truncation）**：如果图像较大，可以随机选择一部分patch进行嵌入，丢弃超出部分。也可以选择按顺序取patch，直到达到期望的patch数量。 Resize patch embedding的目的主要是为了保持模型的输入标准化，并让模型能够处理各种分辨率的输入。然而，过度的padding可能导致信息损失，而裁剪则可能引入噪声。

1.1 图片分patch 原图进入网络之后，按照最大边长补充成方形，再resize到1024x1024。 1024x1024x3的图片输入进入网络后，首先使用一个16x16，stride=16，输出channel数为patch embedding维度的二维卷积。以vit_b为例，patch embedding的维度是768，因此经过卷积之后，图片变成了768x64x64的feature map，再调整维度就变成64x64x768。在该feature map基础上，会再加一个绝对位置编码(absolute positional embedding)，所谓绝对位置编码是指生成一组与feature map同样大小(64x64x768)的可学习参数，初始化时一般为0。

图片分patch的过程实际上是将图像分割为若干小块，并通过嵌入操作将其转换为特征表示的一种技术。以下是基于您描述的具体过程： ### 1. 图像预处理阶段当原始图像进入网络时，首先需要对其进行标准化处理： - **补全方形**：如果原图不是正方形，则按照其最大边长补齐至正方形形状。 - **缩放尺寸**：随后对齐后的图像进行缩放(resize)，使其变为固定的分辨率，比如这里提到的 `1024 x 1024`。 ### 2. 分割与Embedding计算接下来就是核心步骤——图片切分成patches并生成对应的embedding向量： - 使用一个大小为 `16×16`, 步幅(stride)=16 的二维卷积(Convolution)层作用于上述归一化的输入(`1024x1024x3`)上； - 这里的kernel size 和 stride 都设置为了相同的值 (即均为16), 意味着每个区域不会有任何交叠部分; - 输出通道的数量设定为目标 patch embedding 维度，在 Vision Transformer Base 版本(ViT_B)里这个数值等于768；也就是说最终输出结果是一个三维张量 `[height/16] × [width/16] × [emb_dim] = 64×64×768`. > 注释: > 对于初始分辨率为 `H=W=1024` 而言, 卷积运算完成后得到的新高度宽度正好都是原来的十六分之一 (`1024 / 16 == 64`). 所以我们获得了总共 `(64*64)` 块 patches. 然后可以进一步重组数据结构使得它成为一系列按顺序排列的一维向量形式: ```python # 将 HxWxC -> NxD （其中 N 表示总 Patch 数目 D 等价 Embedding Dimension） patch_embeddings = reshaped_feature_map.permute(0, 2, 3, 1).reshape(batch_size, num_patches, emb_dimension) ``` 例如上面的操作会把之前获得的那个 feature maps 整理成为一个 batch 中包含所有单独 Patches embeddings 的矩阵列表。最后一步是在此基础上引入一种叫做 "绝对位置编码"(Absolute Positional Encoding) 的机制来保留各个片段间的相对空间信息。这种做法通常包括创建一些额外的学习参数（它们在整个训练过程中会被更新），并且这些新增加的位置信号应该和前面所提取出来的视觉特征具有兼容的数据形态规格，也就是同样具备 `num_patches x dim_embedding` 形状的一个 Tensor。总结来说，整个流程大致如下所示： | Step | Description | |------|------------------------------------| | 输入 | RGB Image Shape: 1024 * 1024 * 3 | | Conv | Kernel Size: 16; Strides: 16 | | Output Feature Map | Dimensions: 64 * 64 * 768 | 接着添加了 Absolute Pos Encodings 后继续后续 Transformer Layers 处理等...

我的代码遇到了报错：执行出错: Expected int32, but got 0.1 of type 'float'，这是我的代码import os os.environ["KERAS_BACKEND"] = "tensorflow" import keras from keras import layers import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix import seaborn as sns # ================== 数据准备 ================== num_classes = 100 input_shape = (32, 32, 3) (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.cifar100.load_data() # ================== 超参数配置 ================== learning_rate = 0.001 weight_decay = 0.0001 batch_size = 128 num_epochs = 100 image_size = 64 patch_size = 4 num_patches = (image_size // patch_size) ** 2 projection_dim = 128 num_heads = 8 transformer_units = [projection_dim * 4, projection_dim] transformer_layers = 12 mlp_head_units = [512] label_smoothing = 0.1 # ================== 自定义层定义 ================== @keras.saving.register_keras_serializable(package="CustomLayers") class Patches(layers.Layer): def init(self, patch_size, kwargs): super().init(kwargs) self.patch_size = patch_size def call(self, images): batch_size = tf.shape(images)[0] patches = tf.image.extract_patches( images=images, sizes=[1, self.patch_size, self.patch_size, 1], strides=[1, self.patch_size, self.patch_size, 1], rates=[1, 1, 1, 1], padding="VALID", ) patch_dims = patches.shape[-1] return tf.reshape(patches, [batch_size, -1, patch_dims]) def get_config(self): return super().get_config() | {"patch_size": self.patch_size} @keras.saving.register_keras_serializable(package="CustomLayers") class PatchEncoder(layers.Layer): def init(self, num_patches, projection_dim, kwargs): super().init(kwargs) self.num_patches = num_patches self.projection_dim = projection_dim def build(self, input_shape): self.projection = layers.Dense(self.projection_dim) self.position_embedding = layers.Embedding( input_dim=self.num_patches, output_dim=self.projection_dim ) super().build(input_shape) def call(self, patches): positions = tf.range(start=0, limit=self.num_patches, delta=1) encoded = self.projection(patches) + self.position_embedding(positions) return encoded def get_config(self): return super().get_config() | { "num_patches": self.num_patches, "projection_dim": self.projection_dim } @keras.saving.register_keras_serializable(package="CustomLayers") class AddClassToken(layers.Layer): def build(self, input_shape): self.cls_token = self.add_weight( shape=(1, 1, input_shape[-1]), initializer="random_normal", trainable=True, ) def call(self, inputs): batch_size = tf.shape(inputs)[0] cls_tokens = tf.repeat(self.cls_token, repeats=batch_size, axis=0) return tf.concat([cls_tokens, inputs], axis=1) # ================== 数据增强 ================== data_augmentation = keras.Sequential( [ layers.Resizing(image_size, image_size, interpolation="bicubic"), layers.Normalization(), layers.RandomFlip("horizontal"), layers.RandomRotation(factor=(-0.1, 0.1)), layers.RandomContrast(0.2), ], name="data_augmentation", ) data_augmentation.layers[1].adapt(x_train) # ================== 模型组件 ================== def mlp(x, hidden_units, dropout_rate): for units in hidden_units: x = layers.Dense(units, activation=keras.activations.gelu)(x) x = layers.Dropout(dropout_rate)(x) return x # ================== 可视化函数 ================== def visualize_patches(): plt.figure(figsize=(4, 4)) image = x_train[np.random.choice(len(x_train))] plt.imshow(image.astype("uint8")) plt.axis("off") resized_image = tf.image.resize(np.expand_dims(image, 0), (image_size, image_size)) patches = Patches(patch_size)(resized_image) print(f"Image size: {image_size}x{image_size}") print(f"Patch size: {patch_size}x{patch_size}") print(f"Patches per image: {patches.shape[1]}") print(f"Elements per patch: {patches.shape[-1]}") n = int(np.sqrt(patches.shape[1])) plt.figure(figsize=(4, 4)) for i in range(patches.shape[1]): plt.subplot(n, n, i+1) patch_img = tf.reshape(patches[0][i], (patch_size, patch_size, 3)) plt.imshow(patch_img.numpy().astype("uint8")) plt.axis("off") plt.show() # ================== ViT模型 ================== def create_vit_classifier(): inputs = keras.Input(shape=input_shape) augmented = data_augmentation(inputs) # 分块与编码 patches = Patches(patch_size)(augmented) encoded_patches = PatchEncoder(num_patches, projection_dim)(patches) encoded_patches = AddClassToken()(encoded_patches) # Transformer层 for _ in range(transformer_layers): x1 = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)(encoded_patches) attention_output = layers.MultiHeadAttention( num_heads=num_heads, key_dim=projection_dim // num_heads, dropout=0.1 )(x1, x1) x2 = layers.Add()([attention_output, encoded_patches]) x3 = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)(x2) x3 = mlp(x3, transformer_units, 0.2) encoded_patches = layers.Add()([x3, x2]) # 分类头 representation = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)(encoded_patches) cls_representation = layers.Lambda(lambda x: x[:, 0])(representation) features = mlp(cls_representation, mlp_head_units, 0.5) logits = layers.Dense(num_classes)(features) return keras.Model(inputs=inputs, outputs=logits) def smoothed_loss(y_true, y_pred): # 移除多余的维度 (batch_size, 1) -> (batch_size,) y_true = tf.squeeze(y_true, axis=-1) # 转换为one-hot编码 num_classes = tf.shape(y_pred)[-1] y_true_onehot = tf.one_hot(tf.cast(y_true, tf.int32), depth=num_classes) # 应用标签平滑 y_true_smoothed = y_true_onehot * (1 - label_smoothing) + label_smoothing / num_classes # 计算交叉熵 return keras.losses.categorical_crossentropy(y_true_smoothed, y_pred, from_logits=True) # ================== 训练流程 ================== def run_experiment(model): # 学习率调度 lr_schedule = keras.optimizers.schedules.CosineDecay( initial_learning_rate=1e-4, decay_steps=num_epochs * len(x_train) // batch_size, alpha=0.1 ) # 优化器 optimizer = keras.optimizers.AdamW( learning_rate=lr_schedule, weight_decay=weight_decay ) # 统一使用自定义损失函数（删除所有版本判断逻辑） model.compile( optimizer=optimizer, loss=smoothed_loss, # 直接指向已定义的自定义损失函数 metrics=[ keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name="accuracy"), keras.metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy(5, name="top-5-accuracy"), ] ) # 回调函数 callbacks = [ keras.callbacks.EarlyStopping(patience=15, restore_best_weights=True), keras.callbacks.ModelCheckpoint( "best_model.keras", monitor="val_accuracy", save_best_only=True ) ] # 训练 history = model.fit( x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=num_epochs, validation_split=0.1, callbacks=callbacks, verbose=2 ) return history # ================== 可视化函数 ================== def visualize_predictions(model_path="best_model.keras", num_samples=25): custom_objects = { "Patches": Patches, "PatchEncoder": PatchEncoder, "AddClassToken": AddClassToken } try: model = keras.models.load_model(model_path, custom_objects=custom_objects) except Exception as e: print(f"模型加载失败: {str(e)}") return indices = np.random.choice(len(x_test), num_samples, replace=False) x_sample = x_test[indices] y_true = y_test[indices].flatten() y_pred = model.predict(x_sample, verbose=0) y_pred_classes = np.argmax(y_pred, axis=1) rows = int(np.ceil(num_samples / 5)) plt.figure(figsize=(15, rows * 3)) for i in range(num_samples): plt.subplot(rows, 5, i+1) plt.imshow(x_sample[i].astype("uint8")) true_label = y_true[i] pred_label = y_pred_classes[i] confidence = np.max(keras.activations.softmax(y_pred[i])) color = "green" if pred_label == true_label else "red" title = f"True: {true_label}\nPred: {pred_label}\nConf: {confidence:.2f}" plt.title(title, color=color, fontsize=8) plt.axis("off") plt.tight_layout() plt.savefig("prediction_visualization.png", dpi=300, bbox_inches='tight') plt.show() def plot_history(history, metric_name="accuracy"): plt.figure(figsize=(10, 6)) metric = history.history.get(metric_name) val_metric = history.history.get(f"val_{metric_name}") if metric and val_metric: epochs = range(1, len(metric) + 1) plt.plot(epochs, metric, 'bo-', label=f'Training {metric_name}') plt.plot(epochs, val_metric, 'rs-', label=f'Validation {metric_name}') plt.title(f'Training History - {metric_name}') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel(metric_name) plt.legend() plt.grid(True) plt.savefig(f"{metric_name}_history.png") plt.show() else: print(f"指标 {metric_name} 不存在于历史记录中") # ================== 主程序 ================== if name == "main": if os.path.exists("best_model.keras"): os.remove("best_model.keras") try: visualize_patches() vit_model = create_vit_classifier() vit_model.summary() history = run_experiment(vit_model) visualize_predictions(num_samples=25) plot_history(history, "loss") plot_history(history, "accuracy") plot_history(history, "top-5-accuracy") except Exception as e: print(f"执行出错: {str(e)}") if 'vit_model' in locals(): vit_model.save("emergency_model.keras")

### 类型错误解决方案在 TensorFlow 和 Keras 中，当使用 Vision Transformer (ViT) 模型或其他深度学习模型时，如果遇到 `Expected int32 but got float` 的类型错误，通常是因为输入张量的数据类型不匹配。以下是可能的原因以及对应的解决方法： #### 1. 数据预处理阶段的类型转换确保输入数据的类型与模型预期一致。TensorFlow 默认情况下会验证输入张量的 dtype 是否满足模型的要求。如果模型层（如 Embedding 层或某些自定义操作）期望整数类型的索引，则需要显式地将浮点数转换为整数。 ```python import tensorflow as tf # 假设 input_data 是原始数据 input_data = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], dtype=tf.float32) # 转换为 int32 converted_input = tf.cast(input_data, dtype=tf.int32) ``` 此代码片段展示了如何通过 `tf.cast()` 方法将浮点数张量转换为整数张量[^2]。 #### 2. ViT 输入的具体需求 Vision Transformer 模型通常接受图像作为输入，并将其划分为固定大小的补丁。这些补丁会被展平并传递到后续网络中。大多数实现中的嵌入层（Embedding Layer 或 Patch Embedding Layer）可能会假设输入是整数值。因此，在构建管道时需要注意以下几点： - 如果输入图像是标准化后的像素值（范围通常是 `[0, 1]`），则应乘以适当的比例因子并将结果转换为整数。 ```python image_tensor = tf.random.uniform((1, 224, 224, 3), minval=0, maxval=1, dtype=tf.float32) # 将浮点数缩放到 [0, 255] 并转为 int32 scaled_image = tf.image.convert_image_dtype(image_tensor, dtype=tf.uint8) final_input = tf.cast(scaled_image, dtype=tf.int32) ``` 这段代码演示了如何调整图像张量的动态范围并完成必要的类型转换[^3]。 #### 3. 自定义层或函数中的潜在问题如果在模型架构中有任何自定义的操作或层，需仔细检查其内部逻辑是否隐含了对特定数据类型的依赖。例如，某些算子仅支持整数运算而拒绝接收浮点参数。此时可以通过调试工具打印中间变量的 dtype 来定位问题所在。 ```python def custom_layer(x): # 打印当前张量的 dtype print(f"Input tensor type: {x.dtype}") # 强制转换为所需类型 x_int = tf.cast(x, dtype=tf.int32) return x_int ``` 以上是一个简单的例子，用于展示如何诊断和修正自定义组件内的类型冲突[^4]。 --- ### 总结为了彻底解决问题，请逐一排查上述三个方面的可能性。重点在于确认所有传入模型的数据都已适配至正确的 dtype。可以利用 Tensorflow 提供的各种实用 API 完成这一目标。

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