fpga实现vision transformer

在FPGA上实现Vision Transformer是指将Vision Transformer模型部署到FPGA芯片上进行图像处理。关于这个问题，我找到了一些相关的引用内容:

根据中的引用，设计模型时尽可能地遵循原始的Transformer架构，这使得可以直接使用NLP Transformer架构进行实现。

通过中的引用，可以找到Google Research团队提供的Vision Transformer的源码，这对于实现和部署该模型是非常有帮助的。

受到Transformer在NLP领域成功的启发，根据的引用，研究人员尝试将标准Transformer直接应用于图像，并将图像切分为多个patches，并将这些patches的线性嵌入序列输入到Transformer中，与NLP中的tokens(单词)处理方式相同。这样的处理方式可以在有监督的方式下对图像进行分类。

因此，要实现Vision Transformer在FPGA上的部署，可以参考原始Transformer的架构，并根据中提供的源码进行代码实现。此外，还可以根据中的描述，将图像切分为patches，并将其嵌入到Transformer模型中。最后，使用有监督的方式训练模型进行图像分类。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [ViT：Vision Transformer经典论文精读 v2](https://blog.csdn.net/weixin_51697828/article/details/125378733)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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