源码地址：https://github.com/OpenGVLab/InternVL/tree/main/internvl_chat/internvl/model/internvl_chat

配置

在internvl_chat/internvl/model/internvl_chat/configuration_intern_vit.py

用InternVisionConfig类来设置类，用于初始化模型

			num_channels=3,patch_size=14,image_size=224,qkv_bias=False,hidden_size=3200,num_attention_heads=25,intermediate_size=12800,qk_normalization=True,num_hidden_layers=48,use_flash_attn=True,hidden_act='gelu',norm_type='rms_norm',layer_norm_eps=1e-6,dropout=0.0,drop_path_rate=0.0,attention_dropout=0.0,initializer_range=0.02,initializer_factor=0.1,**kwargs,

重要的参数：
1.num_channels：输入图像的颜色通道数量。这是一个与图像数据格式相关的重要参数。不同的图像格式具有不同的颜色通道数量。

以下是一些常见的分类和解释：

1. RGB 图像：

   • 通道数：3
   • 描述：RGB 图像使用三个颜色通道来表示颜色信息，即红色（Red）、绿色（Green）和蓝色（Blue）。这是最常见的图像格式，用于大多数彩色图像。
   • 如何处理：RGB 图像中的每个像素由三个值组成，分别表示红、绿、蓝的强度。这三个值通常在 0 到 255 之间（对于 8 位图像）。

2. 灰度图像：

   • 通道数：1
   • 描述：灰度图像只有一个通道，用于表示亮度信息，没有颜色信息。每个像素的值表示该点的灰度强度。
   • 如何处理：灰度图像中的每个像素通常在 0 到 255 之间，0 表示黑色，255 表示白色。

3. RGBA 图像：

   • 通道数：4
   • 描述：RGBA 图像在 RGB 的基础上增加了一个透明度通道（Alpha 通道），用于表示像素的透明度。
   • 如何处理：RGBA 图像中的每个像素由四个值组成，分别表示红、绿、蓝的强度和透明度。这四个值通常在 0 到 255 之间。

4. 其他多通道图像：

   • 通道数：任意数量
   • 描述：某些专业领域（如医学成像、遥感）可能使用超过三个或四个通道的图像。例如，多光谱图像和超光谱图像可以有数十个甚至数百个通道，每个通道对应不同波段的光谱信息。
   • 如何处理：这些图像中的每个像素由多个值组成，每个值表示在不同光谱波段的强度。处理这类图像通常需要特定的算法和工具。

2.patch_size：定义了输入图像被划分成的小块（patch）的大小。

patch_size 指的是将图像划分成的小块（patch）的边长。例如，如果 patch_size 设置为 16，那么每个
patch 的大小就是 16x16 像素。

为什么使用 Patch？

在基于 Transformer 的视觉模型中，输入图像会被划分成若干个不重叠的 patch，这些 patch
会被展平并线性嵌入到较高维度的向量中，随后作为 Transformer
的输入。这样做是为了将图像转换成类似于自然语言处理（NLP）中的词嵌入（word embedding）的形式，使得图像数据可以用
Transformer 模型进行处理。

Patch Size 的影响

1. Patch 数量：

   • 图像的分辨率是固定的，例如 224x224 像素。如果 patch_size 设置为 16，那么整个图像会被划分成 (224/16) x (224/16) = 14 x 14 = 196 个 patch。
   • 较小的 patch size 会导致更多的 patch，从而提供更细粒度的图像信息。
   • 较大的 patch size 会导致较少的 patch，从而减少模型的计算复杂度，但可能丢失一些细节信息。

2. 计算复杂度：

   • 较大的 patch size 通常会降低模型的计算复杂度，因为需要处理的 patch 数量减少了。
   • 较小的 patch size 会增加计算复杂度，但可能提高模型的细节捕捉能力。

3. 特征提取：

   • 较小的 patch size 可以更好地捕捉图像中的细微特征和局部模式。
   • 较大的 patch size 更关注全局信息和较大范围的特征。

3.qk_normalization：指在自注意力机制中对查询（queries）和键（keys）进行归一化处理。

归一化 Queries 和 Keys 的原因

1. 稳定数值计算：

   • 在没有归一化的情况下，( Q ) 和 ( K ) 的值可能会很大，导致 ( QK^T ) 的值也会很大。这样，经过 softmax 后的值会变得非常尖锐（即，大部分权重集中在几个元素上）。
   • 归一化可以将 ( Q ) 和 ( K ) 的值缩小到较小的范围，从而避免数值计算中的溢出问题，使计算更加稳定。

2. 提高模型的性能和收敛速度：

   • 归一化后的 ( Q ) 和 ( K ) 可以使注意力权重更加平滑和稳定，避免过度依赖某些特定的查询或键。
   • 这有助于模型在训练过程中更快地收敛，并可能提高模型的整体性能。

3. 避免极端权重：

   • 未归一化的情况下，某些查询和键的点积可能会非常大，导致 softmax 函数在这些位置生成接近 1 的值，而在其他位置生成接近 0 的值。这样会导致模型的注意力机制过于集中在某些位置，忽略了其他重要的信息。
   • 归一化有助于避免这种极端权重的情况，使得注意力机制更加平衡和合理。

归一化的实现

常见的归一化方法包括：

• 标准化：将每个向量减去其均值，并除以其标准差，使得数据符合标准正态分布。
• 单位向量归一化：将向量除以其 L2 范数，使其长度为 1。这种方法通常用于 self-attention 机制。

总结

对查询和键进行归一化可以稳定数值计算，提高模型的性能和收敛速度，并避免极端权重情况的发生。这种归一化处理在实际应用中已经证明是有效的，可以帮助模型在复杂的任务中表现得更好。

from_pretrained函数接受cls和pretrained_model_name_or_path参数，用于从预训练模型的路径或名称加载配置。
cls 是一个用于类方法中的通用参数名，指代调用该方法的类本身。

同级的chat文件配置

继承了上个VFM的配置，然后配置了LLM的参数。
1.use_backbone_lora：指定是否在模型的骨干网络中使用 LoRA（Low-Rank Adaptation）技术。
2.pad2square：是否将输入图像填充成正方形。
3.force_image_size：指定一个固定的图像尺寸。
4.downsample_ratio：在处理图像时，输入图像可以通过下采样来减少尺寸。这个参数指定下采样的比例，例如 0.5 表示将图像尺寸减半。
5.use_thumbnail：是否使用缩略图。
6.ps_version：像素混洗（pixel shuffle）的版本。

PixelShuffle 的基本概念

PixelShuffle
是一种将低分辨率特征图转换为高分辨率图像的上采样方法。它通过重新排列低分辨率特征图中的元素来生成高分辨率图像。这个过程通常用于图像超分辨率任务，即从低分辨率图像生成高分辨率图像。

工作原理

PixelShuffle 的核心思想是将特征图的通道维度转换为空间维度。具体步骤如下：

1. 低分辨率特征图：

   • 输入一个形状为 ((N, C \times r^2, H, W)) 的低分辨率特征图，其中 (N) 是批量大小，(C) 是通道数，(H) 和 (W) 是特征图的高度和宽度，(r) 是上采样倍数。

2. 通道转换：

   • 将通道数 (C \times r^2) 拆分为 (r \times r) 个小块，每个小块的通道数为 (C)。

3. 重新排列：

   • 将这些小块重新排列到空间维度，生成一个新的特征图，形状为 ((N, C, H \times r, W \times r))。

通过这个过程，特征图的分辨率从 ((H, W)) 增加到 ((H \times r, W \times r))，实现上采样。

应用场景

PixelShuffle 主要用于以下场景：

1. 图像超分辨率：提高图像分辨率，从低分辨率图像生成高分辨率图像。
2. 上采样：在生成模型（如生成对抗网络，GAN）中用于生成高分辨率图像。
3. 视频处理：提高视频帧的分辨率，实现视频的超分辨率。

视觉模型类

modeling_intern_vit.py文件

InternVisionEmbeddings 视觉嵌入类
InternAttention 注意力机制
InternMLP MLP实现
InternVisionEncoderLayer 单层的encoder
InternVisionEncoder 完整的encoder
InternVisionModel 视觉模型类

直接给出模型类的注释

# 视觉模型类
class InternVisionModel(PreTrainedModel):main_input_name = 'pixel_values'config_class = InternVisionConfig_no_split_modules = ['InternVisionEncoderLayer']# 参数定义，从预定义的嵌入类和encoder类加载def __init__(self, config: InternVisionConfig):super().__init__(config)self.config = configself.embeddings = InternVisionEmbeddings(config)self.encoder = InternVisionEncoder(config)# 调整位置嵌入，适应不同尺寸的图像def resize_pos_embeddings(self, old_size, new_size, patch_size):# 从嵌入类获取位置嵌入pos_emb = self.embeddings.position_embedding_, num_positions, embed_dim = pos_emb.shape # 获取位置数量、嵌入维度cls_emb = pos_emb[:, :1, :] # 取出第一个位置的嵌入，是分类嵌入，表示图像整体的信息# 针对其他位置的嵌入，调整形状，变为(1, embed_dim, old_size // patch_size, old_size // patch_size)pos_emb = pos_emb[:, 1:, :].reshape(1, old_size // patch_size, old_size // patch_size, -1).permute(0, 3, 1, 2)# 使用 F.interpolate 函数对位置嵌入进行双三次插值，将其尺寸调整为 (new_size // patch_size, new_size // patch_size)pos_emb = F.interpolate(pos_emb.float(), size=new_size // patch_size, mode='bicubic', align_corners=False) # 上采样或下采样# 还原位置嵌入形状pos_emb = pos_emb.to(cls_emb.dtype).reshape(1, embed_dim, -1).permute(0, 2, 1)# 拼接分类嵌入和位置嵌入pos_emb = torch.cat([cls_emb, pos_emb], dim=1)# 将新的位置嵌入赋值给模型的嵌入参数，并更新图像尺寸self.embeddings.position_embedding = nn.Parameter(pos_emb) # 将一个张量转换为模型的可学习参数self.embeddings.image_size = new_sizelogger.info('Resized position embeddings from {} to {}'.format(old_size, new_size))# 返回图像嵌入def get_input_embeddings(self):return self.embeddings# 将输入图像数据转换为特征表示def forward(self,pixel_values: Optional[torch.FloatTensor] = None, # 输入图像的像素值，形状为 (batch_size, channels, height, width)output_hidden_states: Optional[bool] = None, # 是否输出所有层的隐藏状态return_dict: Optional[bool] = None, # 是否返回字典格式的输出pixel_embeds: Optional[torch.FloatTensor] = None, # 预先计算好的图像嵌入特征，形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)) -> Union[Tuple, BaseModelOutputWithPooling]:# 是否输出所有层的隐藏状态，output_hidden_states = (output_hidden_states if output_hidden_states is not None else self.config.output_hidden_states)# 是否返回字典格式的输出return_dict = return_dict if return_dict is not None else self.config.use_return_dict# 检查输入，要么输入像素值，要么输入嵌入if pixel_values is None and pixel_embeds is None:raise ValueError('You have to specify pixel_values or pixel_embeds')# 优先选择图像嵌入，将其作为隐藏状态if pixel_embeds is not None:hidden_states = pixel_embedselse: # 否则，检查图像像素值的形状，拿他生成嵌入，作为隐藏状态if len(pixel_values.shape) == 4:hidden_states = self.embeddings(pixel_values)else:raise ValueError(f'wrong pixel_values size: {pixel_values.shape}')# 将隐藏状态输入到编码器 self.encoder 中，得到编码器的输出encoder_outputs = self.encoder(inputs_embeds=hidden_states,output_hidden_states=output_hidden_states,return_dict=return_dict,)# 从编码器输出中取出最后的隐藏状态 last_hidden_state，迭代取出第一个位置的输出，是池化的分类嵌入last_hidden_state = encoder_outputs.last_hidden_statepooled_output = last_hidden_state[:, 0, :]# 如果 return_dict 为 False，返回元组格式的结果，包括最后的隐藏状态、池化输出和编码器的其他输出if not return_dict: # + 运算符用于元组时，它的作用是连接两个元组return (last_hidden_state, pooled_output) + encoder_outputs[1:] # (last_hidden_state, pooled_output, hidden_states, attentions)# 如果是字典形式的输出，就返回 BaseModelOutputWithPooling 对象，包含最后的隐藏状态、池化输出、隐藏状态和注意力。return BaseModelOutputWithPooling(last_hidden_state=last_hidden_state,pooler_output=pooled_output,hidden_states=encoder_outputs.hidden_states,attentions=encoder_outputs.attentions,)

chat模型类

初始化了很多参数，主要还是VFM和LLM、MLP，还有是否对这两个模型使用Lora化，以减少训练的参数量。

前向传播

输入图像的像素值、文本的id、图像标志、标签，返回loss、预测的概率等。
重点在于

input_embeds[selected] = input_embeds[selected] * 0.0 + vit_embeds.reshape(-1, C)

将图片和文本嵌入拼接。

像素混洗函数 pixel_shuffle

自己实现的。