Visformer: The Vision-friendly Transformer

Visformer是一种名为"Vision-friendly transformer"的新架构，它是基于transformer和基于卷积的模型之间的过渡。Visformer在相同的计算复杂度下，在图像分类精度方面优于传统的基于transformer和基于卷积的模型。特别是在模型复杂度较低或训练数据有限的情况下，Visformer的优势更加显著。

相关问题

vision-transformer的作用

Vision-Transformer是一种用于计算机视觉任务的模型架构。它是基于自注意力机制的Transformer模型在视觉领域的应用。Vision-Transformer的作用是将输入的图像数据转换为特征表示，以便后续的分类、检测、分割等任务。

Vision-Transformer的工作原理如下：
1. 输入的图像经过一系列的卷积和池化操作，得到一组特征图。
2. 特征图被展平为一个二维矩阵，并通过一个线性变换得到查询（q）、键（k）和值（v）。
3. 查询和键通过点积操作计算相似度，并经过归一化处理得到注意力权重。
4. 注意力权重与值相乘并求和，得到每个位置的特征表示。
5. 特征表示经过一个线性变换和激活函数，得到最终的特征表示。
6. 最终的特征表示可以用于不同的视觉任务，如分类、检测、分割等。

Vision-Transformer的优势在于它能够捕捉全局的上下文信息，并且具有较强的表达能力。它在一些计算机视觉任务中取得了很好的效果，并且在一些数据集上超过了传统的卷积神经网络模型。

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这个错误是由于您正在尝试使用 Apex 库的 amp 模块，但该模块并不存在。这可能是因为您没有正确安装 Apex 库或版本不兼容导致的。可以通过以下几步来解决这个问题：

1. 确认已正确安装 Apex 库。可以使用 pip install apex 命令进行安装，也可以从源代码进行安装。

2. 确认您使用的 Apex 版本与您的代码兼容。可以在代码中查看使用的 Apex 版本，或者查看 Apex 文档中的版本兼容性信息。

3. 如果以上两步都没有解决问题，您可以尝试使用其他的混合精度训练库，例如 NVIDIA 的混合精度训练库等。