Vision Transformer（ViT）_transformer的输入尺寸

模型的整体架构

首先输入一张图像，然后将图像分成一个一个的小块（patch），然后将所有的patch输入到Embedding层（即Liner Projection of Flattened Patches层）会得与每个patch对应的向量（称为token）。之后在这一系列token之前添加一个class token用于分类使用，维度大小和其他的token相同。然后需要给每一个token（包括class token）添加一个位置编码（Position Embeding），即图中的0、1……9。然后再将这些添加了位置编码的token输入到Transformer Encode中，只提取class token产生的对应输出送入MLP Head中，得到最终的分类结果。

Emdedding层

对于标准的Transformer模块，要求输入的是token（向量）序列，即二维矩阵，维度为[num_token，token_dim]。在代码实现中，直接通过一个卷积层来实现。以ViT-B /16为例（16代表图片划分的patch大小为16*16），输入图像的大小为224*224，使用卷积核大小为16*16、步长stride为16、卷积核个数为768的卷积层，然后将高度和宽度展平。于是shape变化为[224,224,3]->[14,14,768]->[196,768],即得到了196个token，每个token（向量）的维度是768。

在输入到Transformer Encode之前，需要加上可训练的参数class token和位置编码Position Embedding。首先初始化一个class token参数，维度大小和每个token的大小相同，即shape为[1,768]，然后与其他token[196,768]进行concat拼接，得到新的shape为[197,768]。初始化位置编码的维度也要和每个token的维度相同，即shape为[1，768]，然后每个位置编码与各自对应的token相加即可。最终的shape依旧为[197,768]。

Position Embedding

关于位置编码，论文中的实验结果如下：

可以看出使用了位置编码后效果有了提升，但是无论使用1-D位置编码、2-D位置编码还是相关位置编码，差异不是很大。因此在代码实现中使用了1-D位置编码，因为代码更简单、参数更少且效果更好。

Transformer Encoder

Transformer Encoder层是由N个重复堆叠的Encoder Block构成，Encoder Block的结构如下

首先，输入进入Norm层即Layer Norm（Layer Normalization），然后进入Multi-Head Attention，再进入Dropout/DropPath层（原论文中没提，但是源码中有）。之后再将初始输入与Dropout/DropPath层的输出结果进行add相加，然后将结果输入Layer Norm层、MLP Block层和Dropout/DropPath层，再将结果与输入Layer Norm层之前的结果进行add相加。

MLP Head

可以简单的理解为全连接层