假设batchsize=10，一张图片被分为9个patch，是不是一次送入90个序列到transformer

是的，在这种情况下，如果batch size为10，一张图片被分为9个patch，则会一次性送入90个序列到Transformer。具体来说，每个序列将由一个patch vector组成，这些patch vector将按照它们在图像中的位置顺序被组成一个序列。因此，对于每个batch中的图像，都会产生一个大小为[batch_size, num_patches, patch_dim]的张量，其中num_patches为patch的数量，patch_dim为每个patch vector的维度。

在这种情况下，每个序列的长度为1，因为它只包含一个patch vector。因此，每个序列中的元素数量为1，而不是768个。这些序列将被同时传递给Transformer进行处理，Transformer将学习如何从每个patch vector中提取有用的特征信息，以便对整个图像进行分类。

需要注意的是，在实际的图像分类任务中，batch size和patch数量通常会根据具体的任务需求进行调整。通常情况下，增加batch size可以提高训练效率，但是同时也需要增加内存和计算资源的需求。而增加patch数量可以提高模型对图像局部信息的感知能力，但是也会增加模型的复杂度和训练时间。因此，需要在实际任务中进行权衡和调整。

相关问题

如果一个batch是10，是不是意味着一次送入10条序列向量给transformer

不完全正确。如果使用Transformer进行序列处理，一个batch大小为10意味着同一时间将同时处理10个序列。每个序列由多个序列元素组成，每个序列元素都是一个向量。具体来说，如果使用Transformer的编码器对一个batch中的序列进行处理，每个序列将被视为一个独立的输入序列，它们将同时传递给Transformer进行处理。

在处理序列时，每个序列元素都具有一定的位置信息，这些位置信息将被动态地编码成向量，并与序列元素的向量一起传递给Transformer编码器。因此，在一个batch大小为10的情况下，每个batch中的每个序列都是由多个序列元素组成的，每个序列元素都是一个向量，这些序列将同时传递给Transformer进行处理。

需要注意的是，每个序列元素的向量长度可以是不同的，但是在同一个batch中的所有序列元素的向量长度必须是相同的，因为它们需要被组成一个矩阵输入到Transformer中进行处理。如果不同序列元素的向量长度不同，可以使用填充（padding）或截断（truncation）等方法来将它们转换为相同的长度。

swin transformer在batchsize=4时占用内存

Swin Transformer 在 batchsize=4 时占用的内存大小取决于模型的大小和输入数据的维度。一般来说，模型越大，输入数据的维度越高，占用的内存就越大。具体的内存占用情况需要根据具体的模型和数据进行测试才能得出准确的结果。