Swin Transformer代码实战：从模型搭建到训练优化

一、Swin Transformer核心思想与优势

Swin Transformer通过引入分层窗口注意力机制，突破了传统Transformer计算复杂度随图像尺寸平方增长的瓶颈。其核心创新包括：

层次化特征表示：通过4个阶段逐步下采样，生成多尺度特征图（类似CNN的层级结构）
滑动窗口注意力：将全局注意力拆分为局部窗口内计算，配合窗口位移实现跨窗口信息交互
线性计算复杂度：将复杂度从O(N²)降至O(N)，支持高分辨率图像输入

这种设计使其在ImageNet分类、COCO检测等任务中达到SOTA性能，同时保持了Transformer的灵活性和长距离建模能力。

二、环境准备与基础配置

1. 环境依赖

# 推荐环境配置
torch==1.10.0
torchvision==0.11.1
timm==0.5.4  # 包含Swin Transformer官方实现
opencv-python
pyyaml

2. 参数配置示例

# config.yaml 基础配置
MODEL:
  TYPE: swin_tiny_patch4_window7_224
  DROP_PATH: 0.1
  EMBED_DIM: 96
  DEPTHS: [2, 2, 6, 2]
  NUM_HEADS: [3, 6, 12, 24]
  WINDOW_SIZE: 7
TRAIN:
  BATCH_SIZE: 64
  EPOCHS: 300
  BASE_LR: 0.001
  WEIGHT_DECAY: 0.05

三、核心代码实现解析

1. 窗口划分与注意力计算

# 基于timm库的简化实现
from timm.models.layers import trunc_normal_, DropPath
import torch.nn as nn
class WindowAttention(nn.Module):
    def __init__(self, dim, num_heads=8, window_size=7):
        super().__init__()
        self.dim = dim
        self.window_size = window_size
        self.num_heads = num_heads
        self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3)
        self.proj = nn.Linear(dim, dim)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)
    def forward(self, x, mask=None):
        B, N, C = x.shape
        qkv = self.qkv(x).reshape(B, N, 3, self.num_heads, C//self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4)
        q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2]  # (B, num_heads, N, head_dim)
        attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) * (1.0 / math.sqrt(q.shape[-1]))
        if mask is not None:
            attn = attn + mask
        attn = self.softmax(attn)
        x = (attn @ v).transpose(1, 2).reshape(B, N, C)
        return self.proj(x)

2. 滑动窗口机制实现

class SwinBlock(nn.Module):
    def __init__(self, dim, num_heads, window_size=7, shift_size=0):
        super().__init__()
        self.shift_size = shift_size
        self.window_size = window_size
        # 常规窗口注意力
        self.attn = WindowAttention(dim, num_heads, window_size)
        # 滑动窗口掩码生成
        self.register_buffer("attn_mask", self.create_mask())
    def create_mask(self):
        # 生成用于跨窗口信息交互的掩码
        mask = torch.zeros((self.window_size*2-1, self.window_size*2-1))
        for i in range(self.window_size):
            for j in range(self.window_size):
                mask[i,j] = 0
                mask[i+self.window_size,j+self.window_size] = 0
                mask[i+self.window_size,j] = -1e9  # 阻止直接交互
                mask[i,j+self.window_size] = -1e9
        return mask.unsqueeze(0).unsqueeze(0)
    def forward(self, x):
        H, W = x.shape[2], x.shape[3]
        # 滑动窗口处理逻辑
        if self.shift_size > 0:
            shifted_x = torch.roll(x, shifts=(-self.shift_size, -self.shift_size), dims=(2,3))
            # 计算注意力后反向滚动
            attn_x = self.attn(shifted_x, self.attn_mask)
            x = torch.roll(attn_x, shifts=(self.shift_size, self.shift_size), dims=(2,3))
        else:
            x = self.attn(x)
        return x

3. 完整模型架构搭建

class SwinTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, config):
        super().__init__()
        self.patch_embed = PatchEmbed(config.EMBED_DIM)
        self.pos_drop = nn.Dropout(p=0.1)
        # 分阶段构建
        dpr = [x.item() for x in torch.linspace(0, config.DROP_PATH, sum(config.DEPTHS))]
        cur = 0
        self.layers = nn.ModuleList()
        for i in range(4):
            stage = nn.ModuleList([
                SwinBlock(
                    dim=config.EMBED_DIM*(2**i),
                    num_heads=config.NUM_HEADS[i],
                    window_size=config.WINDOW_SIZE,
                    shift_size=0 if (i%2==0) else config.WINDOW_SIZE//2
                ) for _ in range(config.DEPTHS[i])
            ])
            self.layers.append(stage)
        self.norm = nn.LayerNorm(config.EMBED_DIM*(2**3))
        self.head = nn.Linear(config.EMBED_DIM*(2**3), 1000)  # ImageNet类别数
    def forward_features(self, x):
        x = self.patch_embed(x)
        x = self.pos_drop(x)
        for i, stage in enumerate(self.layers):
            for blk in stage:
                x = blk(x)
            if i < 3:  # 下采样只在前3个阶段后进行
                x = self.downsample(x)
        x = self.norm(x)
        return x.mean(dim=1)  # 全局平均池化

四、训练优化实战技巧

1. 数据增强策略

# 推荐增强方案（基于albumentations）
import albumentations as A
transform = A.Compose([
    A.RandomResizedCrop(224, 224, scale=(0.8, 1.0)),
    A.RandomRotate90(),
    A.HorizontalFlip(p=0.5),
    A.ColorJitter(brightness=0.4, contrast=0.4, saturation=0.4),
    A.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
    A.pytorch.transforms.ToTensorV2()
])

2. 混合精度训练配置

from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast
scaler = GradScaler()
for epoch in range(epochs):
    for inputs, labels in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        with autocast():
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, labels)
        scaler.scale(loss).backward()
        scaler.step(optimizer)
        scaler.update()

3. 学习率调度策略

# 线性预热+余弦衰减
lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(
    optimizer,
    lr_lambda=lambda epoch: min((epoch+1)/warmup_epochs, 
                                0.5*(1+math.cos((epoch-warmup_epochs)*math.pi/(total_epochs-warmup_epochs))))
)

五、部署优化建议

模型量化：使用动态量化可将FP32模型大小缩减4倍，推理速度提升2-3倍

quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(
 model, {nn.Linear}, dtype=torch.qint8
)

TensorRT加速：通过ONNX导出后使用TensorRT优化，在V100 GPU上可达3000+FPS（batch=32）
动态分辨率输入：实现自适应分辨率处理，通过双线性插值调整输入尺寸

六、常见问题解决方案

窗口对齐错误：确保输入图像尺寸能被窗口大小整除，否则需添加padding_mode='circular'
梯度爆炸：在训练初期观察梯度范数，若超过100需降低初始学习率
内存不足：
- 使用梯度累积：accum_iter=4
- 启用torch.backends.cudnn.benchmark=True
- 混合精度训练中设置opt_level='O1'

七、性能对比与选型建议

模型变体	参数量	ImageNet Top-1	推理速度(img/s)
Tiny	28M	81.2%	1200
Base	88M	83.5%	650
Large	197M	84.5%	420

选型建议：

移动端部署：优先选择Tiny版本，配合知识蒸馏
云服务部署：Base版本平衡精度与速度
学术研究：Large版本配合384x384输入

通过本文的代码实战与优化策略，开发者可以快速掌握Swin Transformer的实现要点。实际项目中，建议结合具体任务特点调整窗口大小、深度配置等超参数，并通过渐进式训练（先224x224后384x384）进一步提升模型性能。