【Vision Transformer 实战】从 CNN 到 ViT：图像分类 SOTA 之路与完整实现（2026 最新版）
June 29, 202614 min read
TransformerVision Transformer
【Vision Transformer 实战】从 CNN 到 ViT：图像分类 SOTA 之路与完整实现（2026 最新版）
2020 年 Google 提出的 Vision Transformer（ViT）彻底改变了计算机视觉领域。它证明了 Transformer 架构在视觉任务上可以超越传统的 CNN，在 ImageNet 等基准测试上达到 SOTA。本文将从原理到代码，深入讲解 ViT 的架构，并对比 ResNet、EfficientNet、Swin Transformer 等模型。
一、为什么需要 Vision Transformer？
1.1 CNN 的局限性
CNN 的核心假设：
- 局部性（Locality）：图像的特征是局部的
- 平移不变性（Translation Invariance）：同一个特征在图像任何位置都重要
- 层次性（Hierarchy）：低级特征组合成高级特征
CNN 的优势：
- 参数共享（卷积核在所有位置共享）
- 局部连接（每个神经元只连接局部区域）
- 平移不变性（通过池化实现）
CNN 的局限：
- 长距离依赖建模弱：需要通过多层卷积才能捕捉全局信息
- 归纳偏置强：局部性假设在某些任务上不适用（如需要全局理解的场景）
- 可扩展性差：增加模型大小时，性能提升有限
1.2 Transformer 的优势
Transformer 的核心特性：
- 全局注意力：每个位置都能直接关注所有其他位置
- 动态权重：注意力权重根据输入动态计算
- 可扩展性强：模型越大，性能越好（Scaling Law）
ViT 的核心思想： 将图像视为"视觉词序列"，用 Transformer 直接处理。
二、ViT 架构深度解析
2.1 整体架构
输入图像 (224×224×3)
↓
Patch Embedding (16×16 patches → 196 tokens)
↓
+ Class Token ([CLS])
↓
+ Position Embedding
↓
Transformer Encoder (×12 layers)
↓
MLP Head (分类)
2.2 Patch Embedding
核心思想： 将图像分割成固定大小的 patch，每个 patch 视为一个"token"。
数学表达：
输入图像：x ∈ R^(H×W×C)
Patch 大小：P×P
Patch 数量：N = (H×P) × (W×P) = HW/P²
Patch 展平：x_p ∈ R^(N × (P²C))
线性投影：z_0 = x_p W + b，其中 W ∈ R^((P²C)×D)
代码实现：
import torch
import torch.nn as nn
class PatchEmbedding(nn.Module):
def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, in_channels=3, embed_dim=768):
super().__init__()
self.img_size = img_size
self.patch_size = patch_size
self.num_patches = (img_size // patch_size) ** 2
# 使用卷积实现 patch 分割和线性投影
self.proj = nn.Conv2d(
in_channels,
embed_dim,
kernel_size=patch_size,
stride=patch_size
)
def forward(self, x):
# x: [B, C, H, W]
x = self.proj(x) # [B, embed_dim, H/P, W/P]
x = x.flatten(2) # [B, embed_dim, N]
x = x.transpose(1, 2) # [B, N, embed_dim]
return x
# 测试
patch_embed = PatchEmbedding(img_size=224, patch_size=16, embed_dim=768)
x = torch.randn(2, 3, 224, 224)
patches = patch_embed(x)
print(f"输入形状: {x.shape}")
print(f"Patch 数量: {patch_embed.num_patches}") # 196
print(f"输出形状: {patches.shape}") # [2, 196, 768]
2.3 Class Token 和 Position Embedding
Class Token：
- 可学习的特殊 token，用于分类
- 添加到 patch tokens 前面
- 最终用 [CLS] token 的输出做分类
Position Embedding：
- 可学习的位置编码
- 告诉模型每个 patch 的位置信息
- 形状：[1, N+1, D]
class VisionTransformer(nn.Module):
def __init__(
self,
img_size=224,
patch_size=16,
in_channels=3,
num_classes=1000,
embed_dim=768,
depth=12,
num_heads=12,
mlp_ratio=4.0,
dropout=0.1
):
super().__init__()
self.embed_dim = embed_dim
self.num_classes = num_classes
# Patch Embedding
self.patch_embed = PatchEmbedding(img_size, patch_size, in_channels, embed_dim)
num_patches = self.patch_embed.num_patches
# Class Token
self.cls_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, embed_dim))
# Position Embedding
self.pos_embed = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_patches + 1, embed_dim))
self.pos_drop = nn.Dropout(dropout)
# Transformer Encoder
encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(
d_model=embed_dim,
nhead=num_heads,
dim_feedforward=int(embed_dim * mlp_ratio),
dropout=dropout,
batch_first=True,
norm_first=True # Pre-norm（ViT 使用）
)
self.transformer = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=depth)
# Classification Head
self.norm = nn.LayerNorm(embed_dim)
self.head = nn.Linear(embed_dim, num_classes)
# 初始化
nn.init.trunc_normal_(self.cls_token, std=0.02)
nn.init.trunc_normal_(self.pos_embed, std=0.02)
def forward(self, x):
B = x.shape[0]
# Patch Embedding
x = self.patch_embed(x) # [B, N, D]
# 添加 Class Token
cls_tokens = self.cls_token.expand(B, -1, -1)
x = torch.cat([cls_tokens, x], dim=1) # [B, N+1, D]
# 添加 Position Embedding
x = x + self.pos_embed
x = self.pos_drop(x)
# Transformer Encoder
x = self.transformer(x)
# 使用 [CLS] token 做分类
x = self.norm(x[:, 0])
x = self.head(x)
return x
# 创建 ViT-Base 模型
vit = VisionTransformer(
img_size=224,
patch_size=16,
embed_dim=768,
depth=12,
num_heads=12,
num_classes=1000
)
# 统计参数量
total_params = sum(p.numel() for p in vit.parameters())
print(f"ViT-Base 参数量: {total_params / 1e6:.2f}M") # 约 86M
2.4 Transformer Encoder
ViT 使用 Pre-norm 结构：
# Pre-norm（ViT 使用）
x = x + Attention(LayerNorm(x))
x = x + MLP(LayerNorm(x))
# Post-norm（原始 Transformer 使用）
x = LayerNorm(x + Attention(x))
x = LayerNorm(x + MLP(x))
为什么 ViT 用 Pre-norm？
- 训练更稳定
- 可以使用更大的学习率
- 梯度流动更顺畅
三、ViT vs CNN：性能对比
3.1 ImageNet 性能对比
| 模型 | 参数量 | Top-1 准确率 | 训练数据 | 推理速度 |
|---|---|---|---|---|
| ResNet-50 | 25M | 76.1% | ImageNet-1K | 快 |
| EfficientNet-B7 | 66M | 84.3% | ImageNet-1K | 中 |
| ViT-Base | 86M | 81.8% | ImageNet-1K | 中 |
| ViT-Large | 307M | 85.2% | ImageNet-21K | 慢 |
| ViT-Huge | 632M | 87.1% | ImageNet-21K | 慢 |
| Swin-Large | 197M | 87.3% | ImageNet-22K | 中 |
关键发现：
- ViT 在小数据集上不如 CNN（归纳偏置弱）
- ViT 在大数据集上超越 CNN（可扩展性强）
- ViT 需要更多数据或更强的正则化
3.2 计算复杂度对比
| 模型 | 复杂度 | 说明 |
|---|---|---|
| CNN | O(n·d²·k) | n=空间尺寸，d=通道数，k=卷积核大小 |
| ViT | O(n²·d) | n=patch 数量，d=嵌入维度 |
结论：
- CNN：复杂度与空间尺寸线性相关，适合高分辨率图像
- ViT：复杂度与序列长度平方相关，适合低分辨率或固定分辨率
四、ViT 的改进版本
4.1 DeiT（Data-efficient Image Transformer）
问题： ViT 需要大量数据（ImageNet-21K）才能训练好。
解决方案：
- 蒸馏 Token：添加一个蒸馏 token，从 CNN 教师模型学习
- 数据增强：使用 RandAugment、Mixup、CutMix 等
- 正则化：Dropout、Stochastic Depth
class DeiT(VisionTransformer):
def __init__(self, *args, **kwargs):
super().__init__(*args, **kwargs)
# 蒸馏 Token
self.dist_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, self.embed_dim))
nn.init.trunc_normal_(self.dist_token, std=0.02)
# 蒸馏头
self.head_dist = nn.Linear(self.embed_dim, self.num_classes)
def forward(self, x):
B = x.shape[0]
x = self.patch_embed(x)
# 添加 CLS 和 Distillation tokens
cls_tokens = self.cls_token.expand(B, -1, -1)
dist_tokens = self.dist_token.expand(B, -1, -1)
x = torch.cat([cls_tokens, dist_tokens, x], dim=1)
x = x + self.pos_embed
x = self.transformer(x)
# 使用 CLS 和 Distillation tokens 的平均
cls_out = self.head(x[:, 0])
dist_out = self.head_dist(x[:, 1])
return (cls_out + dist_out) / 2
4.2 Swin Transformer：层次化 ViT
问题： 原始 ViT 是固定分辨率的，不适合密集预测任务（如目标检测、语义分割）。
解决方案：
- 层次化特征：生成多尺度特征图
- 移动窗口注意力：降低计算复杂度
- Shifted Window：跨窗口连接
架构对比：
ViT:
Patch Embedding → Transformer Encoder → Global Average Pooling → Classification
Swin Transformer:
Stage 1: Patch Embedding (4×4) → Swin Transformer Block → Feature Map (H/4 × W/4)
Stage 2: Patch Merging (2×2) → Swin Transformer Block → Feature Map (H/8 × W/8)
Stage 3: Patch Merging (2×2) → Swin Transformer Block → Feature Map (H/16 × W/16)
Stage 4: Patch Merging (2×2) → Swin Transformer Block → Feature Map (H/32 × W/32)
移动窗口注意力：
class WindowAttention(nn.Module):
def __init__(self, dim, window_size, num_heads):
super().__init__()
self.dim = dim
self.window_size = window_size
self.num_heads = num_heads
self.head_dim = dim // num_heads
self.scale = self.head_dim ** -0.5
self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=True)
self.proj = nn.Linear(dim, dim)
# 相对位置偏置
self.relative_position_bias_table = nn.Parameter(
torch.zeros((2 * window_size[0] - 1) * (2 * window_size[1] - 1), num_heads)
)
# 计算相对位置索引
coords = torch.stack(torch.meshgrid([torch.arange(window_size[0]), torch.arange(window_size[1])]))
coords_flatten = torch.flatten(coords, 1)
relative_coords = coords_flatten[:, :, None] - coords_flatten[:, None, :]
relative_coords = relative_coords.permute(1, 2, 0).contiguous()
relative_coords[:, :, 0] += window_size[0] - 1
relative_coords[:, :, 1] += window_size[1] - 1
relative_coords[:, :, 0] *= 2 * window_size[1] - 1
relative_position_index = relative_coords.sum(-1)
self.register_buffer("relative_position_index", relative_position_index)
def forward(self, x, mask=None):
# x: [num_windows * B, window_size * window_size, C]
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]
attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) * (C // self.num_heads) ** -0.5
# 添加相对位置偏置
relative_position_bias = self.relative_position_bias_table[self.relative_position_index.view(-1)].view(
self.window_size[0] * self.window_size[1], self.window_size[0] * self.window_size[1], -1
)
relative_position_bias = relative_position_bias.permute(2, 0, 1).contiguous()
attn = attn + relative_position_bias.unsqueeze(0)
if mask is not None:
attn = attn.masked_fill(mask == 0, float('-inf'))
attn = F.softmax(attn, dim=-1)
x = (attn @ v).transpose(1, 2).reshape(B_, N, C)
return self.proj(x)
4.3 BEiT（Bidirectional Encoder representation from Image Transformers）
核心思想： 使用 masked image modeling（类似 BERT 的 MLM）预训练 ViT。
预训练任务：
- 将图像分成 patches
- 随机 mask 一些 patches（如 40%）
- 用 Transformer 预测被 mask 的 patches
- 使用 DALL-E 的 discrete VAE 作为 tokenizer
优势：
- 自监督预训练，不需要标注数据
- 迁移学习效果好
- 适合下游任务（分割、检测）
五、实战：用 ViT 做图像分类
5.1 使用 Hugging Face Transformers
from transformers import ViTForImageClassification, ViTImageProcessor
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms
import torch
# 加载预训练模型
model = ViTForImageClassification.from_pretrained(
"google/vit-base-patch16-224",
num_labels=10 # CIFAR-10
)
image_processor = ViTImageProcessor.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224")
# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=image_processor.image_mean, std=image_processor.image_std)
])
# 加载数据集
train_dataset = datasets.CIFAR10(root="./data", train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.CIFAR10(root="./data", train=False, download=True, transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)
# 训练
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = model.to(device)
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
model.train()
for epoch in range(3):
for batch in train_loader:
pixel_values, labels = batch
pixel_values = pixel_values.to(device)
labels = labels.to(device)
outputs = model(pixel_values=pixel_values, labels=labels)
loss = outputs.loss
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item():.4f}")
# 评估
model.eval()
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for batch in test_loader:
pixel_values, labels = batch
pixel_values = pixel_values.to(device)
labels = labels.to(device)
outputs = model(pixel_values=pixel_values)
_, predicted = torch.max(outputs.logits, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print(f"Test Accuracy: {100 * correct / total:.2f}%")
5.2 微调 ViT 的最佳实践
from transformers import ViTForImageClassification, TrainingArguments, Trainer
# 加载模型
model = ViTForImageClassification.from_pretrained(
"google/vit-base-patch16-224",
num_labels=10,
ignore_mismatched_sizes=True
)
# 冻结部分层（可选）
for name, param in model.named_parameters():
if "classifier" not in name:
param.requires_grad = False
# 训练参数
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./vit-cifar10",
per_device_train_batch_size=32,
per_device_eval_batch_size=32,
num_train_epochs=5,
learning_rate=1e-3,
weight_decay=0.01,
evaluation_strategy="epoch",
save_strategy="epoch",
load_best_model_at_end=True,
fp16=True,
)
# 创建 Trainer
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
eval_dataset=test_dataset,
processing_class=image_processor,
)
# 训练
trainer.train()
# 保存
trainer.save_model("./vit-cifar10-final")
5.3 数据增强策略
from transformers import ViTImageProcessor
from torchvision import transforms
# 训练时数据增强
train_transform = transforms.Compose([
transforms.RandomResizedCrop(224, scale=(0.8, 1.0)),
transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5),
transforms.ColorJitter(brightness=0.4, contrast=0.4, saturation=0.4),
transforms.AutoAugment(transforms.AutoAugmentPolicy.IMAGENET),
transforms.ToTensor(),
transforms.RandomErasing(p=0.25),
transforms.Normalize(mean=image_processor.image_mean, std=image_processor.image_std)
])
# 测试时数据增强（TTA）
test_transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.TenCrop(224), # 10 crops（4 corners + center + flips）
transforms.Lambda(lambda crops: torch.stack([transforms.ToTensor()(crop) for crop in crops])),
transforms.Lambda(lambda crops: torch.stack([
transforms.Normalize(mean=image_processor.image_mean, std=image_processor.image_std)(crop)
for crop in crops
])),
])
# TTA 推理
def tta_inference(model, images):
# images: [B, 10, C, H, W]
B, N, C, H, W = images.shape
images = images.view(B * N, C, H, W)
with torch.no_grad():
outputs = model(images).logits
outputs = outputs.view(B, N, -1).mean(dim=1) # 平均 10 个 crop 的预测
return outputs
六、ViT 在其他视觉任务中的应用
6.1 目标检测：ViT + DETR
from transformers import ViTModel, DetrForObjectDetection
# 使用 ViT 作为 DETR 的 backbone
class ViTDETR(torch.nn.Module):
def __init__(self, num_classes=91):
super().__init__()
self.backbone = ViTModel.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224")
self.detr = DetrForObjectDetection(num_labels=num_classes)
def forward(self, pixel_values):
# 提取 ViT 特征
outputs = self.backbone(pixel_values)
features = outputs.last_hidden_state # [B, N, D]
# DETR 检测和识别
det_outputs = self.detr(pixel_values)
return det_outputs
6.2 语义分割：ViT + SegFormer
from transformers import SegformerForSemanticSegmentation, SegformerImageProcessor
# 使用 SegFormer（基于 ViT 的分割模型）
model = SegformerForSemanticSegmentation.from_pretrained(
"nvidia/segformer-b0-finetuned-ade-512-512"
)
image_processor = SegformerImageProcessor.from_pretrained("nvidia/segformer-b0-finetuned-ade-512-512")
# 推理
from PIL import Image
import torch
image = Image.open("street.jpg")
inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits # [B, num_classes, H/4, W/4]
# 上采样到原始尺寸
masks = torch.nn.functional.interpolate(
logits,
size=image.size[::-1],
mode="bilinear",
align_corners=False
)
6.3 多模态：CLIP（ViT + 文本）
from transformers import CLIPModel, CLIPProcessor
# 加载 CLIP 模型
model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
# 图像-文本匹配
image = Image.open("cat.jpg")
texts = ["a photo of a cat", "a photo of a dog", "a photo of a bird"]
inputs = processor(text=texts, images=image, return_tensors="pt", padding=True)
outputs = model(**inputs)
logits_per_image = outputs.logits_per_image # [1, 3]
probs = logits_per_image.softmax(dim=1)
print(f"Probabilities: {probs.tolist()}")
# 输出：[[0.95, 0.03, 0.02]]（95% 概率是猫）
七、性能优化与部署
7.1 ViT 推理优化
import torch
from transformers import ViTForImageClassification
# 1. 使用 TorchScript
model = ViTForImageClassification.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224")
model.eval()
example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
traced_model = torch.jit.trace(model, example_input)
traced_model.save("vit_traced.pt")
# 2. 使用 ONNX
torch.onnx.export(
model,
example_input,
"vit.onnx",
opset_version=14,
input_names=["input"],
output_names=["output"],
dynamic_axes={"input": {0: "batch_size"}, "output": {0: "batch_size"}}
)
# 3. 使用 TensorRT
import tensorrt as trt
# 构建 TensorRT 引擎
builder = trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.INFO))
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
parser = trt.OnnxParser(network, trt.Logger(trt.Logger.INFO))
with open("vit.onnx", "rb") as f:
parser.parse(f.read())
config = builder.create_builder_config()
config.max_workspace_size = 1 << 30
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
engine = builder.build_engine(network, config)
7.2 显存优化
# 1. 混合精度推理
model = model.half() # FP16
inputs = inputs.half()
# 2. 梯度检查点（训练时）
model.gradient_checkpointing_enable()
# 3. Flash Attention（需要 GPU 支持）
model.config.use_flash_attention_2 = True
# 4. 量化
from transformers import ViTForImageClassification
from torch.ao.quantization import get_default_qconfig, prepare, convert
model = ViTForImageClassification.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224")
model.eval()
model.qconfig = get_default_qconfig("fbgemm")
prepare(model, inplace=True)
# 校准...
convert(model, inplace=True)
八、总结与最佳实践
8.1 ViT 核心要点
- Patch Embedding：将图像分割成 patches，视为序列
- 全局注意力：每个 patch 都能关注所有其他 patches
- 可扩展性强：模型越大、数据越多，性能越好
- 归纳偏置弱：需要更多数据或更强的正则化
8.2 模型选择指南
| 任务 | 推荐模型 | 说明 |
|---|---|---|
| 图像分类 | ViT-Base/Large | 简单高效 |
| 密集预测 | Swin Transformer | 层次化特征 |
| 小数据集 | DeiT | 数据高效 |
| 自监督预训练 | BEiT/MAE | 迁移学习效果好 |
| 多模态 | CLIP | 图像-文本对齐 |
8.3 2026 年最佳实践
- 使用预训练模型（ImageNet-21K 或 CLIP）
- 使用强数据增强（AutoAugment、RandAugment）
- 微调时使用较大的学习率（1e-3 ~ 1e-4）
- 使用混合精度训练和推理
- 对于密集预测任务，使用 Swin Transformer
九、MAE：Masked Autoencoder 自监督预训练
9.1 MAE 原理
核心思想： 随机 mask 大部分 patch（如 75%），让模型重建被 mask 的 patch。
优势：
- 无需标注数据
- 可以训练更大的模型
- 迁移学习效果优于有监督预训练
9.2 MAE 代码实现
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class MAE(nn.Module):
"""Masked Autoencoder"""
def __init__(
self,
img_size=224,
patch_size=16,
in_channels=3,
embed_dim=768,
depth=12,
num_heads=12,
decoder_embed_dim=512,
decoder_depth=8,
decoder_num_heads=16,
mask_ratio=0.75
):
super().__init__()
self.patch_size = patch_size
self.num_patches = (img_size // patch_size) ** 2
self.mask_ratio = mask_ratio
# Encoder
self.patch_embed = PatchEmbedding(img_size, patch_size, in_channels, embed_dim)
self.cls_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, embed_dim))
self.pos_embed = nn.Parameter(torch.zeros(1, self.num_patches + 1, embed_dim))
encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(
d_model=embed_dim,
nhead=num_heads,
dim_feedforward=embed_dim * 4,
batch_first=True,
norm_first=True
)
self.encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=depth)
# Decoder
self.decoder_embed = nn.Linear(embed_dim, decoder_embed_dim)
self.mask_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, decoder_embed_dim))
self.decoder_pos_embed = nn.Parameter(torch.zeros(1, self.num_patches + 1, decoder_embed_dim))
decoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(
d_model=decoder_embed_dim,
nhead=decoder_num_heads,
dim_feedforward=decoder_embed_dim * 4,
batch_first=True,
norm_first=True
)
self.decoder = nn.TransformerEncoder(decoder_layer, num_layers=decoder_depth)
# 重建头
self.reconstruction_head = nn.Linear(decoder_embed_dim, patch_size ** 2 * in_channels)
# 初始化
nn.init.trunc_normal_(self.cls_token, std=0.02)
nn.init.trunc_normal_(self.mask_token, std=0.02)
nn.init.trunc_normal_(self.pos_embed, std=0.02)
nn.init.trunc_normal_(self.decoder_pos_embed, std=0.02)
def random_mask(self, x):
"""随机 mask patches"""
N, L, D = x.shape
num_mask = int(L * self.mask_ratio)
# 随机排列
noise = torch.rand(N, L, device=x.device)
ids_shuffle = torch.argsort(noise, dim=1)
ids_restore = torch.argsort(ids_shuffle, dim=1)
# 保留未 mask 的
ids_keep = ids_shuffle[:, :L - num_mask]
x_visible = torch.gather(x, dim=1, index=ids_keep.unsqueeze(-1).expand(-1, -1, D))
# 生成 binary mask
mask = torch.ones(N, L, device=x.device)
mask[:, :L - num_mask] = 0
mask = torch.gather(mask, dim=1, index=ids_restore)
return x_visible, mask, ids_restore
def forward_encoder(self, x, mask_ratio):
"""Encoder：只处理未 mask 的 patches"""
x = self.patch_embed(x)
x = x + self.pos_embed[:, 1:, :]
# 随机 mask
x_visible, mask, ids_restore = self.random_mask(x)
# 添加 CLS token
cls_token = self.cls_token + self.pos_embed[:, :1, :]
cls_tokens = cls_token.expand(x.shape[0], -1, -1)
x = torch.cat([cls_tokens, x_visible], dim=1)
# Encoder
x = self.encoder(x)
return x, mask, ids_restore
def forward_decoder(self, x, ids_restore):
"""Decoder：处理所有 patches（包括 mask 的）"""
x = self.decoder_embed(x)
# 添加 mask tokens
mask_tokens = self.mask_token.repeat(x.shape[0], ids_restore.shape[1] + 1 - x.shape[1], 1)
x_ = torch.cat([x[:, 1:, :], mask_tokens], dim=1)
x_ = torch.gather(x_, dim=1, index=ids_restore.unsqueeze(-1).expand(-1, -1, x.shape[2]))
x = torch.cat([x[:, :1, :], x_], dim=1)
# 添加位置编码
x = x + self.decoder_pos_embed
# Decoder
x = self.decoder(x)
# 重建
x = self.reconstruction_head(x)
x = x[:, 1:, :] # 移除 CLS token
return x
def forward(self, images):
"""前向传播"""
latent, mask, ids_restore = self.forward_encoder(images, self.mask_ratio)
pred = self.forward_decoder(latent, ids_restore)
loss = self.compute_loss(images, pred, mask)
return loss, pred, mask
def compute_loss(self, images, pred, mask):
"""计算重建损失"""
target = self.patch_embed.proj(images)
target = target.flatten(2).transpose(1, 2)
# 只在 mask 的 patches 上计算损失
loss = (pred - target) ** 2
loss = loss.mean(dim=-1)
loss = (loss * mask).sum() / mask.sum()
return loss
# 训练 MAE
mae = MAE(
img_size=224,
patch_size=16,
embed_dim=768,
depth=12,
num_heads=12,
mask_ratio=0.75
).to(device)
optimizer = torch.optim.AdamW(mae.parameters(), lr=1.5e-4, betas=(0.9, 0.95))
# 训练循环
for epoch in range(100):
mae.train()
for images, _ in train_loader:
images = images.to(device)
loss, pred, mask = mae(images)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item():.4f}")
# 保存预训练权重
torch.save(mae.state_dict(), "mae_pretrained.pth")
9.3 使用 MAE 预训练权重微调
# 加载预训练权重
vit = VisionTransformer(
img_size=224,
patch_size=16,
embed_dim=768,
depth=12,
num_heads=12,
num_classes=1000
)
# 加载 MAE 权重（只加载 encoder 部分）
mae_state = torch.load("mae_pretrained.pth")
vit_state = vit.state_dict()
for key in mae_state:
if key in vit_state and not key.startswith("decoder"):
vit_state[key] = mae_state[key]
vit.load_state_dict(vit_state)
# 微调
optimizer = torch.optim.AdamW(vit.parameters(), lr=1e-3)
# ... 正常微调流程
十、大规模 ViT 训练技巧
10.1 训练配置（ImageNet-1K）
| 配置 | ViT-Base | ViT-Large | ViT-Huge |
|---|---|---|---|
| Batch Size | 4096 | 2048 | 1024 |
| Learning Rate | 1e-3 | 1e-3 | 1e-3 |
| Warmup | 10 epochs | 10 epochs | 10 epochs |
| Weight Decay | 0.3 | 0.3 | 0.3 |
| Drop Path | 0.1 | 0.1 | 0.1 |
| Mixup | 0.8 | 0.8 | 0.8 |
| CutMix | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
10.2 高效训练代码
from timm.models import create_model
from timm.data import create_dataset, create_loader, resolve_data_config
from timm.optim import create_optimizer_v2
from timm.scheduler import create_scheduler
from timm.loss import LabelSmoothingCrossEntropy, SoftTargetCrossEntropy
from timm.utils import NativeScaler
# 创建模型
model = create_model(
"vit_base_patch16_224",
pretrained=False,
num_classes=1000,
drop_path_rate=0.1
)
# 数据增强
train_transform = create_transform(
input_size=224,
is_training=True,
use_prefetcher=True,
color_jitter=0.4,
auto_augment="rand-m9-mstd0.5-inc1",
re_prob=0.25,
re_mode="pixel",
re_count=1,
interpolation="bicubic",
)
# 优化器
optimizer = create_optimizer_v2(
model,
opt="adamw",
lr=1e-3,
weight_decay=0.3,
betas=(0.9, 0.95)
)
# 学习率调度器
scheduler, _ = create_scheduler(args, optimizer)
# 混合精度
loss_scaler = NativeScaler()
# 损失函数（使用 mixup 时）
criterion = SoftTargetCrossEntropy()
# 训练循环
for epoch in range(300):
model.train()
for batch_idx, (images, targets) in enumerate(train_loader):
optimizer.zero_grad()
with torch.cuda.amp.autocast():
outputs = model(images)
loss = criterion(outputs, targets)
loss_scaler(loss, optimizer, parameters=model.parameters())
scheduler.step(epoch)
10.3 训练性能对比
| 方法 | 训练时间（ImageNet-1K） | 显存占用 |
|---|---|---|
| 单卡 A100 | 7 天 | 16 GB |
| 4 卡 A100（DDP） | 2 天 | 16 GB |
| 8 卡 A100（DDP） | 1 天 | 16 GB |
| 8 卡 A100（FSDP） | 1 天 | 12 GB |
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