多头transformer中用head划分token吗

是的，多头Transformer模型中会用头（head）来划分输入的token序列。每个头都会学习到一组权重，用于对输入序列进行不同的划分和处理，从而更好地捕捉序列中的语义信息。在多头注意力机制中，输入序列会被分成若干个子序列，每个子序列都会通过不同的头进行处理，最终将处理结果合并起来，得到最终的输出。这样可以使模型更好地学习到输入序列中的各种语义信息，从而提高模型的性能。

相关问题

swin transformer代码 有clas_token吗

Swin Transformer的代码中包含了`cls_token`的处理，具体在`swin_transformer.py`中的`forward`函数中可以看到如下代码：

# Add cls_token before token embeddings
if self.add_cls_token:
    cls_tokens = self.cls_token.expand(batch_size, -1, -1)
    x = torch.cat((cls_tokens, x), dim=1)

可以看到，如果`add_cls_token`为`True`，则会在token embeddings前添加一个`cls_token`。同时，在`__init__`函数中也可以看到：

self.cls_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, embed_dim))
self.add_cls_token = add_cls_token

其中`self.cls_token`就是`cls_token`的表示，而`self.add_cls_token`是一个布尔值，用于控制是否添加`cls_token`。因此，Swin Transformer的代码中是包含`cls_token`的。

transformer token

在Transformer模型中，token是指输入序列中的每个词语或图像中的每个图像块。在NLP中，每个单词被视为一个token，并且通常还有一个特殊的token称为CLS，用于标注句子的语义。在CV中，图像被切割成不重叠的patch序列，每个patch也被视为一个token。\[1\]\[3\]

在Transformer模型中，tokenization是指将文本或图像划分为不同的token。这些token可以是单词、图像块或其他形式的输入单元。\[1\]

在Transformer模型中，embedding层用于将token转化为向量表示。这些向量表示被称为word-embedding，它们使用浮点型的稠密矩阵表示token。每个token的向量表示具有不同的维度，可以是100、256、300等等。这些向量的值是超参数，初始时是随机生成的，并在训练过程中进行学习。通过将文本或句子转化为向量表示，可以更好地表示和处理文本数据。\[1\]

在Transformer模型中，还有两个重要的概念是cls_token和Positional Encoding。cls_token是在输入序列的首位置添加的特殊token，用于对所有的token进行信息汇聚，以用于后续的分类任务。Positional Encoding用于为输入序列中的每个token添加位置信息，以帮助模型捕捉序列中的顺序关系。\[2\]

总结起来，Transformer模型中的token是指输入序列中的每个词语或图像中的每个图像块。它们经过tokenization分割，并通过embedding层转化为向量表示。在NLP中，还有一个特殊的token称为CLS，用于标注句子的语义。在CV中，图像被切割成不重叠的patch序列，每个patch也被视为一个token。同时，还有cls_token和Positional Encoding用于信息汇聚和位置编码。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Transformer超详细整理](https://blog.csdn.net/Sakura_day/article/details/118341728)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Transformer](https://blog.csdn.net/weixin_41677138/article/details/127137986)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [transform中的token理解（单词或词语的标记）](https://blog.csdn.net/weixin_43135178/article/details/118877976)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]