请问下大家可变形注意力怎么可视化热图

Question

N, Len_q, _ = query.shape
N, Len_in, _ = input_flatten.shape
assert (input_spatial_shapes[:, 0] * input_spatial_shapes[:, 1]).sum() == Len_in

    value = self.value_proj(input_flatten)
    if input_padding_mask is not None:
        value = value.masked_fill(input_padding_mask[..., None], float(0))
    value = value.view(N, Len_in, self.n_heads, self.d_model // self.n_heads)
    sampling_offsets = self.sampling_offsets(query).view(N, Len_q, self.n_heads, self.n_levels, self.n_points, 2)
    attention_weights = self.attention_weights(query).view(N, Len_q, self.n_heads, self.n_levels * self.n_points)
    attention_weights = F.softmax(attention_weights, -1).view(N, Len_q, self.n_heads, self.n_levels, self.n_points)
    # N, Len_q, n_heads, n_levels, n_points, 2
    if reference_points.shape[-1] == 2:
        offset_normalizer = torch.stack([input_spatial_shapes[..., 1], input_spatial_shapes[..., 0]], -1)
        sampling_locations = reference_points[:, :, None, :, None, :] \
                             + sampling_offsets / offset_normalizer[None, None, None, :, None, :]
    elif reference_points.shape[-1] == 4:
        sampling_locations = reference_points[:, :, None, :, None, :2] \
                             + sampling_offsets / self.n_points * reference_points[:, :, None, :, None, 2:] * 0.5
    else:
        raise ValueError(
            'Last dim of reference_points must be 2 or 4, but get {} instead.'.format(reference_points.shape[-1]))
    output = MSDeformAttnFunction.apply(
        value, input_spatial_shapes, input_level_start_index, sampling_locations, attention_weights, self.im2col_step)
    output = self.output_proj(output)
    return output

如上是可变形注意力的前传函数，请问下怎么可视化attention_weights形成如下效果，这个和detr好像不同

Answer 1

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 以下回答来自chatgpt:

  你好，很高兴能够帮助你解决可变形注意力可视化的问题。根据你的描述，我可以提供以下解决方案：

  1. 安装所需库：首先，你需要安装matplotlib库以展示热图。你也可以考虑安装seaborn库，它提供了更强大的可视化功能。你可以在命令行中输入以下命令：pip install matplotlib seaborn

  2. 提取attention_weights：为了展示热图，你需要先提取attention weights。通常，你的可变形注意力实现会返回一个[batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length]的张量，其中每个数字表示从第i个位置输出时，第j个位置的权重。

  3. 可视化热图：接下来，你可以通过将attention_weights绘制成热图来可视化它们。你可以使用matplotlib的imshow函数来实现绘图。代码如下：

  import matplotlib.pyplot as plt
  
  def plot_attention_weights(attention_weights):
      fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
      ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
      ax.matshow(attention_weights, cmap='viridis')
      ax.set_xticklabels([''] + sentence, fontdict={'fontsize': 14}, rotation=90)
      ax.set_yticklabels([''] + sentence, fontdict={'fontsize': 14})
      plt.show()
  

  这里，我们使用了matshow函数将数据映射为热图。注意，为了使x轴和y轴标签对齐，我们需要手动设置一个空标签。

  1. 可视化效果：当你调用plot_attention_weights函数时，你应该会看到类似于下面这样的热图：

  

  这里，我们使用了一个4x4的矩阵作为attention_weights。颜色越深表示权重越高。

  希望这个解决方案能够帮助你实现所需的可视化效果。若有疑问，请随时与我联系。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^