transformer是不是很吃内存

通过回顾过去一年的改善历史，Transformer在视觉任务中没有显示出明显的性能不足迹象。虽然Transformer可以等价于卷积，并且在某些情况下具有更好的建模能力，但对于底层的局部性和低级语义特征处理，简单有效的卷积运算已经足够。因此，在实际应用中，Transformer和卷积往往是结合使用的。

至于Transformer的内存消耗情况，由于Transformer模型的参数相对较多，确实需要较大的内存空间来存储和计算。特别是对于大规模的Transformer模型，需要更多的内存资源来运行。因此，对于资源受限的设备或场景，可能需要考虑内存消耗的因素，并进行相应的优化或选择适合的模型。

总的来说，Transformer模型在一些场景中确实需要较多的内存，但这并不意味着它无法应用于资源有限的设备或场景中，可以通过模型压缩、模型剪枝等技术来减少内存消耗，并根据具体需求选择适合的模型和算法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Vision Transformer](https://blog.csdn.net/qq_43160529/article/details/125765642)[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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