Vision Transformer 代码中如何实现位置编码，原论文代码

在Vision Transformer的原论文中，位置编码是通过对输入序列的位置信息进行编码来实现的。具体来说，位置编码向量被加到输入嵌入向量中，以便模型可以知道输入序列中每个元素的位置。

在代码实现中，位置编码是通过以下方式实现的：

class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, dropout=0.1, max_len=5000):
        super(PositionalEncoding, self).__init__()
        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)

        pe = torch.zeros(max_len, d_model)
        position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model))
        pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
        pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
        pe = pe.unsqueeze(0).transpose(0, 1)
        self.register_buffer('pe', pe)

    def forward(self, x):
        x = x + self.pe[:x.size(0), :]
        return self.dropout(x)

在这里，我们定义了一个名为`PositionalEncoding`的类，它继承自`nn.Module`类。这个类的构造函数包括`d_model`，`dropout`和`max_len`三个参数。

在`__init__`函数中，我们首先创建一个大小为`(max_len, d_model)`的0张量`pe`，表示位置编码向量。我们使用`torch.arange`函数创建一个大小为`(max_len, 1)`的张量`position`，表示输入序列中每个元素的位置。接下来，我们使用`torch.exp`函数计算`div_term`，它是一个大小为`(d_model/2,)`的张量，用于计算正弦和余弦函数中的系数。然后，我们使用`torch.sin`和`torch.cos`函数计算正弦和余弦函数的值，并将它们分别存储在`pe`的偶数和奇数列中。最后，我们在`pe`的第一维上添加一个新维度，并将其转置，以便与输入张量`x`的形状匹配。

在`forward`函数中，我们将位置编码向量`pe`添加到输入张量`x`中，并通过`dropout`层进行处理。最后，我们返回处理后的张量。