transformer模型patch

Transformer模型中的patch是指将输入图像分成多个小块，每个小块称为一个patch。在Vision Transformer模型中，输入图像被分成了若干个大小相等的patch，每个patch都被看作是一个token，然后通过Transformer Encoder进行处理。这种方式可以使得模型更好地处理大尺寸的图像，同时也可以减少模型的计算量。

在基于patch交互分析的新视角中，作者提出了一种新的Transformer结构，通过在训练期间引入patch-wise的responsive field作为交互窗口指导监督模型训练，从而提高模型的性能。这种方法可以使得模型更好地捕捉图像中的局部特征，从而提高模型的准确率。

下面是一个使用PyTorch实现的Transformer模型中的patch处理的例子：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class PatchEmbedding(nn.Module):
    def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, in_chans=3, embed_dim=768):
        super().__init__()
        self.img_size = img_size
        self.patch_size = patch_size
        self.n_patches = (img_size // patch_size) ** 2
        self.patch_embed = nn.Conv2d(in_chans, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size)
        
    def forward(self, x):
        x = self.patch_embed(x)  # (B, embed_dim, n_patches ** 0.5, n_patches ** 0.5)
        x = x.flatten(2)  # (B, embed_dim, n_patches)
        x = x.transpose(1, 2)  # (B, n_patches, embed_dim)
        return x