视觉transformer复现

视觉Transformer是一种基于自注意力机制的图像处理模型，其主要思想是将图像划分为多个位置向量，然后使用多头自注意力机制对这些位置向量进行处理，最终输出一个表示整张图像的向量。相比于传统的卷积神经网络，视觉Transformer能够更好地处理长距离依赖和全局信息。

视觉Transformer的复现过程可以分为以下几个步骤：
1. 数据预处理：将图像转换为位置向量，并进行归一化处理。
2. 模型构建：搭建基于自注意力机制的视觉Transformer模型，包括输入嵌入、多头注意力、前馈网络等模块。
3. 模型训练：使用训练集对模型进行训练，并根据验证集的表现来调整模型参数。
4. 模型测试：使用测试集对模型进行测试，得出模型的性能指标。