Vision Transformer图像分类
Vit是最新的用了transformer架构的图像模型，在很多比赛都获得了大奖，是非常优秀的架构。而且据说cnn其实只是vit的一个子集，cnn的卷积其实就是vit在很小的范围做了注意力机制。非常有意思
整个架构就好像这样
图片准备好，每个图也有标签，做些预处理，增加模型的泛化能力
transformer是用来处理一串文字序列到另外一串，其实图片也可以搞成一个个小的子图，每个子图就好像一个词，然后大图是一句话，这不就是用transformer做图片模型了。我是这样理解
整个网络就看
最后分类为num_classes
训练时候的分类是这样的id，要转成人可读的字符
metafile = os.path.join(data_path, “ILSVRC2012_devkit_t12/data/meta.mat”)
meta = io.loadmat(metafile, squeeze_me=True)[‘synsets’]
有这个matlab的文件要这样打开。把index映射到单词
训练完了区预测
