transformer模型架构流程图

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，主要用于处理序列数据，比如自然语言理解和生成任务。它的核心结构可以分为以下几个步骤：

1. **输入嵌入**：首先将文本转换成一系列的词或字符向量，通过词汇表编码每个单词到特定的数值表示。

2. **位置编码**：为了保留词语之间的顺序信息，除了词嵌入外，还会添加位置编码向量。

3. **多层自注意力模块**（Self-Attention Layer）：这是Transformer的核心部分，它会计算所有输入元素之间的注意力权重，并根据这些权重加权求和，形成新的上下文向量。这个过程允许模型在处理长距离依赖时表现优秀。

4. **前馈神经网络（FFN）**：经过自注意力层之后，接着是一个全连接层（Feedforward Network），对自注意力层的结果进行进一步变换。

5. **残差连接和层归一化**：这两个组件帮助信息在网络中流动，并防止梯度消失或爆炸。残差连接是指直接连接原始输入到当前层的输出，而层归一化是对每一层的输出进行标准化。

6. **堆叠多层**：上述步骤会在多层Transformer块中重复，每增加一层，模型可以学习更复杂的表示。

7. **输出阶段**：最后一层通常会经过线性变换和softmax函数（对于分类任务）或直接输出（对于生成任务），得到最终的预测结果。

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vision transformer模型流程详细介绍

Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer架构的视觉模型，它将图像分割为一组固定大小的块，并将每个块视为序列元素，以便将其输入到Transformer编码器中。下面是ViT模型的详细流程介绍：

1. 输入图像的预处理：将输入图像分为固定大小的块，每个块都是一个向量，这些向量被展平为一维，形成一个序列。

2. 嵌入层：将每个序列元素通过嵌入层转换为d维的向量表示，其中d是嵌入维度。

3. 位置编码：为了使模型能够感知序列元素之间的位置关系，ViT使用位置编码对序列中的每个元素进行编码。位置编码是一个向量，其大小与嵌入维度相同，其中每个元素的值由其位置和维度计算得出。

4. Transformer编码器：ViT使用多层Transformer编码器来学习序列元素之间的关系。每个编码器由多头自注意力层和前馈神经网络层组成，其中自注意力层可以帮助模型学习序列元素之间的长程依赖关系，前馈神经网络层可以对每个元素进行非线性变换。

5. Pooling层：在经过多个Transformer编码器后，ViT使用一个全局平均池化层来将序列元素的表示压缩成一个向量，该向量被认为是整个图像的表示。

6. 分类层：最后，通过一个具有softmax激活函数的线性层对全局平均池化层的输出进行分类，该层的输出是每个类别的概率分布。

总之，ViT通过将图像分为一组固定大小的块，并将每个块视为序列元素，然后使用Transformer编码器来学习序列元素之间的关系，从而实现了对图像的分类任务。

vision transformer模型图

### Vision Transformer (ViT) 模型架构概述

Vision Transformer (ViT) 将图像分割成固定大小的多个patch序列，这些patch被线性嵌入并附加位置编码后输入到标准的Transformer Encoder中[^1]。整个过程保持了原始Transformer的设计理念，即通过自注意力机制来捕捉全局依赖关系。

#### 图像处理流程
- **Patch Embedding**: 输入图像首先被划分为不重叠的小块(patch)，每个patch会被展平成一维向量并通过线性变换映射至指定维度的空间内。
- **Position Encoding**: 为了保留空间信息，在得到的patch embedding上加上可学习的位置编码。

class PatchEmbed(nn.Module):
    """ Image to Patch Embedding """
    def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, in_chans=3, embed_dim=768):
        super().__init__()
        num_patches = (img_size // patch_size) * (img_size // patch_size)
        self.img_size = img_size
        self.patch_size = patch_size
        self.num_patches = num_patches
        
        self.proj = nn.Conv2d(in_chans, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size)

    def forward(self, x):
        B, C, H, W = x.shape
        x = self.proj(x).flatten(2).transpose(1, 2)
        return x

#### 主干网络 - Transformer Encoders
核心部分由一系列堆叠的标准Transformer Encoder组成，每一层都包含了多头自注意模块(Multi-head Self-Attention Layer) 和前馈神经网络(Feed Forward Network)[^2]：

import torch.nn as nn
from transformers import BertConfig, BertModel

config = BertConfig(
    hidden_size=embed_dim,
    num_hidden_layers=num_layers,
    num_attention_heads=num_heads,
    intermediate_size=intermediate_size,
)

transformer_encoder = BertModel(config)

#### 输出阶段
最终输出通常会经过一层全连接层转换为目标类别数目的logits值用于分类任务。对于其他下游任务，则可以根据需求调整最后一层的具体实现方式[^3]。