self.cls_token 在 Vision Transformer (ViT) 模型中，在训练阶段和推理阶段的行为和作用是不同的，而且它的值在训练过程中会发生变化。
1. self.cls_token 的作用
在 ViT 中，self.cls_token 是一个特殊的、可学习的嵌入向量（embedding vector），它被添加到输入序列（图像patch的embedding序列）的开头。这个 cls_token 的主要目的是在经过 Transformer Encoder 的多层自注意力计算后，其对应的输出向量能够聚合整个输入序列的信息，用于最终的分类任务。
可以把 cls_token 理解为一个“班长”的角色。每个图像块（patch）是一个“学生”。一开始，“班长”（cls_token）和“学生”（patches）互相不认识（都是随机初始化的）。在 Transformer 的每一层，“班长”都会和每个“学生”交流（自注意力机制），同时“学生”之间也互相交流。经过多层交流后，“班长”就逐渐了解了整个班级的情况（图像的全局信息）。最后，我们只用“班长”的输出来做分类。
2. 训练阶段
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随机初始化：在模型初始化时，
self.cls_token是一个形状为(1, 1, embed_dim)的张量，其中的值通常是从某个分布（如正态分布）中随机采样的。这意味着在训练开始时，cls_token没有任何关于图像的先验信息。 -
可学习参数：
self.cls_token被定义为nn.Parameter，这意味着它是一个模型的可学习参数。在训练过程中，它会随着其他模型参数一起通过反向传播和梯度下降进行更新。 -
与输入交互：在每个训练批次中，
self.cls_token会被复制并与每个输入图像的patch embeddings进行拼接（concatenate），形成 Transformer Encoder 的输入序列。# 假设 x 是图像patch embeddings, 形状为 (batch_size, num_patches, embed_dim) cls_token = self.cls_token.expand(x.shape[0], -1, -1) # 扩展到与 batch_size 匹配 x = torch.cat((cls_token, x), dim=1) # 拼接 -
信息聚合：在 Transformer Encoder 的每一层，
cls_token对应的embedding都会与其他patch embeddings进行自注意力计算。通过这种方式，cls_token逐渐“学习”到如何聚合来自所有patch的信息。 -
参数更新：在反向传播过程中，
cls_token的梯度会根据分类损失进行计算，并通过优化器进行更新。这意味着cls_token的值会不断调整，以更好地捕捉图像的全局特征。
3. 推理阶段
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固定值：在推理阶段，模型的所有参数（包括
self.cls_token）都是固定的，不再进行更新。cls_token使用的是训练结束时学习到的值。 -
相同操作：与训练阶段类似，
self.cls_token仍然会被复制并与输入图像的patch embeddings进行拼接，作为 Transformer Encoder 的输入。 -
信息提取：经过 Transformer Encoder 的处理后，
cls_token对应的输出向量被用作分类器的输入，进行最终的类别预测。
4. 总结
| 特性 | 训练阶段 | 推理阶段 |
|---|---|---|
| 值 | 随机初始化，通过反向传播更新 | 固定（使用训练结束时学习到的值） |
| 是否可学习 | 是 (nn.Parameter) | 否 |
| 作用 | 与patch embeddings交互，聚合全局信息，参与梯度更新 | 与patch embeddings交互，提取全局信息，用于分类 |
5. 代码示例 (简化)
import torch
import torch.nn as nn
class VisionTransformer(nn.Module):
def __init__(self, embed_dim=768, ...):
super().__init__()
# ... 其他层 ...
self.cls_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, embed_dim)) # 可学习参数
# ... 其他层 ...
def forward(self, x):
# ... patch embedding ...
cls_token = self.cls_token.expand(x.shape[0], -1, -1) # 复制cls_token
x = torch.cat((cls_token, x), dim=1) # 拼接
# ... Transformer Encoder ...
x = x[:, 0] # 取cls_token对应的输出
# ... 分类器 ...
return x
因此，self.cls_token 在训练阶段是随机初始化的可学习参数，通过与图像patch embeddings的交互和反向传播不断更新；在推理阶段，self.cls_token 的值是固定的，它利用训练中学到的知识来提取图像的全局特征，用于分类。
这种设计使得 ViT 能够有效地处理图像数据，并在各种视觉任务中取得了出色的性能。
