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Visualizer

Visualizer是一个辅助深度学习模型中Attention模块可视化的小工具,主要功能是帮助取出嵌套在模型深处的Attention Map

为什么需要Visualizer?

为了可视化Attention Map,你是否有以下苦恼

  • Return大法好:通过return将嵌套在模型深处的Attention Map一层层地返回回来,然后训练模型的时候又不得不还原
  • 全局大法好:使用全局变量在Attention函数中直接记录Attention Map,结果训练的时候忘改回来导致OOM

不管你有没有,反正我有

咨询了专业人士的意见后,发现pytorch有个hook可以取出中间结果,大概查了一下,发现确实可以取出中间变量,但需要进行如下类似的hook注册

handle = net.conv2.register_forward_hook(hook)

进行这样操作的前提是我们知道要取出来的模块名,但是Transformer类模型一般是这样定义的(以Vit为例)

class VisionTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        ...
        self.blocks = nn.Sequential(*[Block(...) for i in range(depth)])
        ...

然后每个Block中都有一个Attention

class Block(nn.Module):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        ...
        self.attn = Attention(...)
        ...

如果要使用hooks其中的问题就是

  1. 嵌套太深,模块名不清晰,我们根本不知道我们要取的attention map怎么以model.bla.bla.bla这样一直点出来!
  2. 一般来说,Transformer中attention map每层都有一个,一个个注册实在太麻烦了

所以我就思考并查找能否通过更简洁的方法来得到Attention Map(尤其是Transformer的),而visualizer就是其中的一种,它具有以下特点

  • 精准直接,你可以取出任何变量名的模型中间结果
  • 快捷方便,同时取出Transformer类模型中的所有attention map
  • 非侵入式,你无须修改函数内的任何一行代码
  • 训练-测试一致,可视化完成后,你无须在训练时再将代码改回来

用法

安装

pip install bytecode
python setup.py install

安装完成后,只需要用get_local装饰一下Attention的函数,forward之后就可以拿到函数内与装饰器参数同名的局部变量啦~

Usage1

比如说,我想要函数里的attention_map变量: 在模型文件里,我们这么写

from visualizer import get_local
@get_local('attention_map')
def your_attention_function(*args, **kwargs):
    ...
    attention_map = ... 
    ...
    return ...

然后在可视化代码里,我们这么写

from visualizer import get_local
get_local.activate() # 激活装饰器
from ... import model # 被装饰的模型一定要在装饰器激活之后导入!!

# load model and data
...
out = model(data)

cache = get_local.cache # ->  {'your_attention_function': [attention_map]}

最终就会以字典形式存在get_local.cache里,其中key是你的函数名,value就是一个存储attention_map的列表

Usage2

使用Pytorch时我们往往会将模块定义成一个类,此时也是一样只要装饰类内计算出attention_map的函数即可

from visualizer import get_local

class Attention(nn.Module):
    def __init__(self):
        ...
    
    @get_local('attn_map')
    def forward(self, x):
        ...
        attn_map = ...
        ...
        return ...

其他细节请参考demo.ipynb文件

可视化结果

这里是部分可视化vit_small的结果,全部内容在demo.ipynb文件里

因为普通Vit所有Attention map都是在Attention.forward中计算出来的,所以只要简单地装饰一下这个函数,我们就可以同时取出vit中12层Transformer的所有Attention Map!

一个Head的结果

a head

一层所有Heads的结果

heads

某个grid的Attention Map

grid2grid

注意

  • 想要可视化的变量在函数内部不能被后续的同名变量覆盖了,因为get_local取的是对应名称变量在函数中的最终值
  • 进行可视化时,get_local.activate()一定要在导入模型完成,因为python装饰器是在导入时执行的
  • 训练时你不需要修改/删除任何代码,即不用删掉装饰函数的代码,因为在get_local.activate()没有执行的情况下,attention函数不会被装饰,故没有任何性能损失(同上一点,因为python装饰器是在导入时执行的)

其他

当然,其实get_local本身可以取出任何一个函数中某个局部变量的最终值,所以它应该还有其他更有趣的用途

references