vit在结构化数据中的表现

### 视觉Transformer (ViT) 处理结构化数据的表现

视觉Transformer（ViT）主要基于自注意力机制来处理图像补丁，其网络类型属于Transformer架构[^1]。然而，在设计上，ViT及其改进版本最初是为了应对计算机视觉任务而开发的，特别是像图像分类这样的应用领域。

当涉及到结构化数据时，ViT并非直接为此类数据优化。结构化数据通常指的是具有固定模式的数据集，比如表格形式的数据，其中每一列代表不同的属性或特征。这类数据更适合由传统机器学习算法或是专门为关系型数据库查询优化的神经网络模型来进行处理。

尽管如此，如果要尝试使用ViT处理结构化数据，则需先将这些数据转换成适合输入给ViT的形式——即转化为类似于图像块的方式。这可以通过一些预处理手段实现，例如通过嵌入层或其他方式映射到高维空间中去表示每条记录的信息。但是这样做可能会丧失掉原本存在于结构化数据内部的一些重要统计特性以及语义关联性。

对于特定情况下确实希望利用ViT的优势来捕捉全局信息的话，研究者们也在探索如何调整和改良现有的ViT框架以更好地适应不同类型的非图像数据源。目前关于这一方面的具体成果还比较有限，更多集中在理论探讨和技术原型阶段[^2]。

import numpy as np
from transformers import ViTFeatureExtractor, ViTModel

def preprocess_structured_data(structured_data):
    """
    将结构化数据预处理为可用于ViT模型的形式。
    
    参数:
        structured_data: 结构化数据
    
    返回:
        processed_data: 预处理后的数据
    """
    # 假设这里实现了某种方法把structured_data转成了image-like tensor
    feature_extractor = ViTFeatureExtractor()
    processed_data = feature_extractor(images=transform_to_image_like_tensor(structured_data), return_tensors="pt")
    return processed_data

def transform_to_image_like_tensor(data):
    """模拟将结构化数据转变为类似图片张量的过程"""
    # 这里只是一个示意性的函数，实际操作会复杂得多
    transformed_data = ...  # 转换逻辑
    return transformed_data

# 示例调用
dummy_structured_data = np.random.rand(10, 5)  # 创建假的结构化数据样本
processed_input = preprocess_structured_data(dummy_structured_data)

model = ViTModel.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224-in21k')
outputs = model(**processed_input)
print(outputs.last_hidden_state.shape)