图解Vit 2：Vision Transformer——视觉问题中的注意力机制_vit注意力机制图解

Patch Embedding 回顾

上节回顾

Seq2Seq中的attention

在Transformer之前的RNN，其实已经用到了注意力机制。Seq2Seq。

对于Original RNN，每个RNN的输入，都是对应一个输出。对于original RNN，他的输入和输出必须是一样的。
在处理不是一对一的问题时，提出了RNN Seq2Seq。也就是在前面先输入整体，然后再依次把对应的输出出来。

虽然Seq2Seq解决了输入和输出不定是相同长度的问题，但是我们所有信息都存在模型的一定地方，我们叫上下文，或者叫hidden state。又由于输入的都是同一个模型，每次都更新同一个位置，那么当我们的句子很长，或者是一个段落时，可能这个上下文就不会work，因为我们decoder的所有信息都是来自上下文的。效果不够好。把很多信息输入，就是encoder。后面把上下文信息解析出来，就是decoder。
很多学者想了办法去改进它。希望把前面时间段的信息，传递给解码decoder的时候。如下图所示。

我们除了在encoder的部分传递h，还会多存一份p，直接传给decoder。
RNN每次都是传递一个h。h是隐变量，高层的语义信息。c就是attention。它等于前面所有时间点的语义信息分别乘以a，再sum。c看到了前面的所有时间点，如果是一个句子，就是看到了句子里的所有token。c看到了h1-hn。那它看到的谁更重要，是a1-an控制的。那么a应该怎么设置呢？最好的办法是，是让a可学习。即通过大量的句子数据训练一个网络，让c1明白，他应该更关注前面句子里的哪个token，哪个token的a就是最大的。

Transformer中的attention

上述是RNN中的attention机制，下面来论述attention在Transformer中是如何工作的。

x1-x3都是image token，也就是patch embedding后的token特征。他们首先会做一个projection。这里使用了神经网络，或升维，或降维。得到Vector v。v和权重a相乘再相加，得到了attention c。注意，这里的c1是给x1做的attention。

我们又在x的这里另开了一个网络，对x进行另一个网络的projection Projk。得到另一个feature vector k1。他和v1可能维度不同，也可以相同。
x，k，v都是feature vector。a是通过两个k的点积得到的。这里a是一个scalar数值。k1会分别和k1，k2，k3进行点击，得到a1，a2，a3，a称为attention weights。注意里面的Projk是同一个，并且是可学习的。Projk可学习，就相当于a是可学习的，也相当于c是可学习的。

现在我们多出来一个Wq分支。q即query，也就是查询。q和k做点积，和上面讲的k与k做点积并没有不同，也就是我们不再通过k去做点积，而是通过q。query的作用就是去查询与key的相关性。比如q1，当它和其它k1，k2，k3点积加权得到attention c1时，c1就是表示x1与其它x的相关性。上述方法也就是让query和key进行了分离，key作索引功能，query作查询功能。给谁算attention，就用谁的query点积别人的key（包括自己的）。


这里x是vetor，就是一个patch feature，projection其实也是embedding，即提取特征。所以W的列其实就是embedd_dim（本质即卷积操作）。我们的attention是针对每一个token的。x1，x2，x3就是每一个单词token，或者图像的patch。Wq，Wk，Wv参数是不同的，他们都是可学习的。

p是attention weight。attention是表达，是token通过Transformer计算出来的，一个feature vector和其它vector的相关性，就是通过p表达的。

我们为什么要除以dk。variance方差表示数据的离散程度。如果variance值很大时，对于softmax，他会更偏向更大的那个值。如果variance更小，softmax波动就没有那么大。为了避免softmax在更大值上，我们需要把variance拉回来一点，让我们的attention更稳定一点，不能只盯着一个人看，让注意力更均衡一点，雨露均沾。这里是softmax写错了，要写最外面。

也就是我们输入多少个token，我们输出的attention z还是多少个。以上内容就是全部的self-attention了。

下面我们再讲讲multi-head self-attention。

multi-head self-attention就是你看你的，我看我的。让不同的人去看相同的序列信息，qkv进行复制，但是他们的参数是不同的，然后最后集众家所长。大家最后统一一下意见。这个统一也是learnable的。z输出也是不变维度，还是n行（和token个数对应）。

下面说下如何进行高效的attention计算，用矩阵计算。

将Multi-Head Attention带回Vit整体结构中，如下图所示。

下面是Attention class的代码：

import paddle
import paddle.nn as nn

paddle.set_device('cpu')

class Attention(nn.Layer):
    def __init__(self, embed_dim, num_heads, qkv_bias, qk_scale, dropout=0., attention_dropout=0.):
        super().__init__()
        self.embed_dim = embed_dim
        self.num_heads = num_heads
        self.head_dim = int(embed_dim / num_heads)
        self.all_head_dim = self.head_dim * num_heads # 避免不能整除
        self.qkv = nn.Linear(embed_dim, 
                            self.all_head_dim * 3,
                            bias_attr=False if qkv_bias is False else None) # bias=None，在paddle里是默认给0
        self.scale = self.head_dim ** -0.5 if qk_scale is None else qk_scale
        self.softmax = nn.Softmax(-1)
        self.proj = nn.Linear(self.all_head_dim, embed_dim)

    def transpose_multi_head(self, x):
        new_shape = x.shape[:-1] + [self.num_heads, self.head_dim]
        x = x.reshape(new_shape) # [B, N, num_heads, head_dim]
        x = x.transpose([0, 2, 1, 3]) # [B, num_heads, N, head_dim]
        return x

    def forward(self, x):

        # [B, N, all_head_dim] * 3
        B, N, _ = x.shape
        qkv = self.qkv(x).chunk(3, -1) # [B, N, all_head_dim] * 3
        q, k, v = map(self.transpose_multi_head, qkv) # q,k,v: [B, num_heads, N, head_dim]

        attn = paddle.matmul(q, k, transpose_y=True) # q * k^t
        attn = self.scale * attn
        attn = self.softmax(attn) # [B, num_heads, N]
        attn_weight = attn
        # dropout
        # attn:[B, num_heads, N, N]
        

        out = paddle.matmul(attn, v) 
        out = out.transpose([0, 2, 1, 3]) # attn:[B, N, num_heads, head_dim]
        out = out.reshape([B, N, -1])
        out = self.proj(out)
        # dropout

        return out, attn_weight



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) # [4, 16, 96]
    print(attn_weights.shape) # [4, 8, 16, 16] 8是num_heads，8个人去看； N(num_patch)=16, 16个img token互相看


if __name__ == "__main__":
    main()
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