搭建Vision Transformer系列实践，终于见面了，Timm库！

前言：工具用不好，万事都烦恼，原本真的就是很简单的一个思路实现，偏偏绕了一圈又一圈，今天就来认识认识Timm库吧！

目录

1.百度飞桨提供的-从零开始学视觉Transformer

2.资源：视觉Transformer优秀的开源工作

3.如何发现的Timm-Debug

4 Timm库

4.1 概念

4.2 Timm库的Vision Transformer活用

4.2.1 vision_transformer.py参数解读 

4.2.2 Timm库的调用搭建Vision Transformer

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目前，pytorch的知名度就不用说了，vision transformer的知名度，懂的都懂。其实，自己搭建vision transformer原本就是我的初衷，奈何资料根本就是无从下手，主要就是活用问题。今天，突然发现，也没想有想象中那么糟糕，从前人的实验中，还是由迹可寻的。

先放初步学习时候看的一些手把手搭建transformer框架理念和实践的资源：

1.百度飞桨提供的-从零开始学视觉Transformer

理论还是比较详细的，代码实践则是构建在百度子的paddle库上，与pytorch有所区别，但本意还是不变的。

课程：从零开始学视觉Transformer

实践地址：BR-IDL/PaddleViT: PaddleViT: State-of-the-art Visual Transformer and MLP Models for PaddlePaddle 2.0+ (github.com)

Paddle-Pytorch API对应表：paddle pytorch 对照 

2.资源：视觉Transformer优秀的开源工作

 视觉 Transformer 优秀开源工作：timm 库 vision transformer 代码解读

python timm库-CSDN博客_python timm

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3.如何发现的Timm-Debug

一直在尝试搭建自己的网络模型，却迟迟没有得到自己想要的效果，其实，挺痛苦的。究其原因还是复现前人的工作，复现了很多，但往往也没有深入解读，因为浮在表面，怎么可能去知晓他的真实意图呢？怎么知道他是怎么引用前人的经验呢？就开始了一遍又一遍的Debug，一个点一个点的突破学习，介于空降python的我，很多知识也开始积累起来了，果然，只要思想不滑坡，办法总比困难多！

本次就是科普timm库啦！这是我复现Debug所观察到作者进行Vision Transformer模块时，所进行的操作，根本就不是完全自己搭建哇！有现成的工具，加以整改就好！一切好像又变的美好了起来哈哈哈哈！

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4 Timm库

4.1 概念

Timm：pyTorImageModels，简单来说，就是PyTorch的库之一，也算是torchvision.models的扩展模块，面向CV的模型，主要以分类为主。同时，所有的模型都有默认的API。

Github：rwightman/pytorch-image-models: PyTorch image models, scripts, pretrained weights -- ResNet, ResNeXT, EfficientNet, EfficientNetV2, NFNet, Vision Transformer, MixNet, MobileNet-V3/V2, RegNet, DPN, CSPNet, and more (github.com)

模型介绍：Model Summaries - Pytorch Image Models (rwightman.github.io)

模型结果：Results - Pytorch Image Models (rwightman.github.io)

4.2 Timm库的Vision Transformer活用

Code：pytorch-image-models/vision_transformer.py at master · rwightman/pytorch-image-models (github.com)

4.2.1 vision_transformer.py参数解读 

• img_size: 图像大小，默认224，tuple类型，内部int类型。
• patch_size: Patch size，默认16，tuple类型，内部int类型。
• in_chans: 输入图像的channel数，默认3，int类型。
• num_classes: classification head的分类数，默认1000，int类型。
• embed_dim:Transformer的embedding dimension，默认768， int类型。
• depth: Transformer的Block的数量，默认12，int类型。
• num_head: attention heads的数量，默认12，int类型。
• mlp_ratio: mlp hidden dim/embedding dim的值，默认4， int类型。
• qkv_bias: attention模块计算qkv时，需要bias吗？默认True，bool类型。
• qk_scale: 通常为None。
• drop_rate: dropout rate，默认0，float类型。
• attn_drop_rate: attention模块的dropout rate，默认0，float类型。
• drop_path_rate: 默认0，float类型。
• hybrid_backbone: 在把图像转换成Patch之前，需要先通过一个Backbone吗？默认None。如果是None，就直接把图像转化成Patch。如果不是None，就先通过这个Backbone，再转化成Patch，​​​​​​​nn.Module类型。
• norm_layer: 归一化层类型，默认None，nn.Module类型。
• 元组(Tulpe)是Python中另外的一种数据类型，和列表（List）一样也是一组有序对象的集合。

4.2.2 Timm库的调用搭建Vision Transformer

（1）导入必要的库和模型：

import timm

（2）调用timm库中的模型：

model = timm.create_model("vit_deit_base_patch16_384", pretrained=pretrained)

（3）按需调整，有需求的话，后续整理