从零上手Swin Transformer v2：图像分类实战指南（一）

一、Swin Transformer v2核心架构解析

Swin Transformer v2是微软研究院提出的改进版视觉Transformer架构，其核心创新在于分层窗口注意力机制和动态位置编码，有效解决了传统Transformer在图像任务中的计算效率与平移不变性问题。

1.1 分层窗口注意力机制

传统Transformer的全局自注意力计算复杂度随图像尺寸平方增长，而Swin Transformer v2通过分层窗口划分将计算限制在局部窗口内。例如，输入图像被划分为多个不重叠的窗口（如7×7），每个窗口内独立计算自注意力，显著降低计算量。此外，移位窗口机制（Shifted Window）通过交替划分重叠窗口，实现跨窗口信息交互，兼顾局部性与全局性。

1.2 动态位置编码

Swin Transformer v2采用相对位置编码（Relative Position Bias），通过可学习的参数矩阵编码窗口内像素的相对位置关系，而非绝对坐标。这种设计使模型对图像平移、缩放等变换更鲁棒，同时支持任意分辨率输入，解决了固定位置编码在分辨率变化时的外推问题。

1.3 层级化特征提取

模型采用四阶段金字塔结构，逐步下采样特征图（如从56×56到7×7），每阶段通过线性嵌入层（Linear Embedding）调整通道数，并叠加多个Swin Transformer块。这种设计使模型能够捕捉从低级纹理到高级语义的多尺度特征，适合分类、检测等密集预测任务。

二、环境配置与依赖安装

2.1 硬件要求

• GPU：推荐NVIDIA A100/V100（显存≥24GB），支持混合精度训练可降低至12GB。
• CUDA：版本需≥11.1，与PyTorch版本匹配。

2.2 软件依赖

# 创建conda环境（推荐）
conda create -n swinv2 python=3.8
conda activate swinv2
# 安装PyTorch与CUDA工具包
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
# 安装Swin Transformer v2官方实现
pip install timm  # 包含预训练模型库
git clone https://github.com/microsoft/Swin-Transformer.git
cd Swin-Transformer
pip install -e .

2.3 验证环境

import torch
from timm.models import swin_v2_tiny_patch4_window7_224
model = swin_v2_tiny_patch4_window7_224(pretrained=True)
print(f"Model loaded: {model.__class__.__name__}")
print(f"CUDA available: {torch.cuda.is_available()}")

三、数据预处理与增强

3.1 数据集准备

以CIFAR-10为例，需将图像调整为模型输入尺寸（默认224×224）：

from torchvision import transforms
train_transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.RandomCrop(224),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
test_transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

3.2 数据加载优化

使用torch.utils.data.DataLoader实现多线程加载，并设置pin_memory=True加速GPU传输：

from torchvision.datasets import CIFAR10
from torch.utils.data import DataLoader
train_dataset = CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=train_transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True)

四、模型加载与微调

4.1 预训练模型选择

Swin Transformer v2提供多种变体（如Tiny、Small、Base），参数规模与性能权衡如下：
| 模型 | 参数量 | Top-1 Acc（ImageNet-1k） |
|———————|————|—————————————|
| Swin-V2-Tiny | 28M | 81.8% |
| Swin-V2-Small| 50M | 83.6% |
| Swin-V2-Base | 88M | 84.0% |

加载预训练模型代码：

from timm.models import create_model
model = create_model(
    'swin_v2_tiny_patch4_window7_224',
    pretrained=True,
    num_classes=10  # CIFAR-10类别数
)

4.2 微调策略

• 学习率调整：使用torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR实现余弦退火。
• 分层学习率：对分类头（model.head）设置更高学习率（如1e-2），骨干网络（model.blocks）设置更低学习率（如1e-5）。
• 标签平滑：通过CrossEntropyLoss(label_smoothing=0.1)防止过拟合。

五、训练流程与代码实现

5.1 完整训练脚本

import torch.optim as optim
from torch.nn import CrossEntropyLoss
from tqdm import tqdm
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = model.to(device)
criterion = CrossEntropyLoss(label_smoothing=0.1)
optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-4, weight_decay=1e-4)
scheduler = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=50, eta_min=1e-6)
def train_epoch(model, loader, criterion, optimizer):
    model.train()
    running_loss = 0.0
    correct = 0
    total = 0
    for inputs, labels in tqdm(loader, desc="Training"):
        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
        _, predicted = outputs.max(1)
        total += labels.size(0)
        correct += predicted.eq(labels).sum().item()
    epoch_loss = running_loss / len(loader)
    epoch_acc = 100. * correct / total
    return epoch_loss, epoch_acc
# 示例：训练10个epoch
for epoch in range(10):
    loss, acc = train_epoch(model, train_loader, criterion, optimizer)
    scheduler.step()
    print(f"Epoch {epoch+1}: Loss={loss:.4f}, Acc={acc:.2f}%")

5.2 性能优化技巧

• 混合精度训练：使用torch.cuda.amp减少显存占用。

  scaler = torch.cuda.amp.GradScaler()
  with torch.cuda.amp.autocast():
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
  scaler.scale(loss).backward()
  scaler.step(optimizer)
  scaler.update()

• 梯度累积：模拟大batch训练，避免显存不足。

  accum_steps = 4  # 每4个batch更新一次参数
  optimizer.zero_grad()
  for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
    inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
    with torch.cuda.amp.autocast():
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels) / accum_steps
    scaler.scale(loss).backward()
    if (i+1) % accum_steps == 0:
        scaler.step(optimizer)
        scaler.update()
        optimizer.zero_grad()

六、总结与后续规划

本文详细介绍了Swin Transformer v2的核心架构、环境配置、数据预处理及模型微调方法。通过分层窗口注意力机制和动态位置编码，Swin Transformer v2在保持高精度的同时显著提升了计算效率。下一篇文章将深入探讨模型评估指标、可视化分析以及在实际业务场景中的部署优化策略。