将图像输入到transformer的思想

把每个像素点按照顺序拿出来，作为token，这样做的话输入参数规模是：假如是1通道的灰度图： 224x224x1=50176，bert才512，是bert的100倍。

改进方法：

VIT模型架构图

步骤二：linear Projection of Flattened Patches

把图片切分成一个一个的Patch,这些patch不能直接作为transformer的输入，要把patch转为固定维度的embedding。

比如一个patch是16x16，直接展平=256
假如transformer要求的输入是768。那么就需要Linear Projection of Flattened Patchs将256维映射成768维。

步骤三：位置embedding 和 tokens embedding相加

1.生成一个cls的token Embedding

2.生成所有序列的位置编码

位置编码是紫色。patch对应的embedding是粉色。

3.token + 位置编码

由于内容是一起输入到transformer中的，没有先后和位置之分，所以需要位置编码。如果没有位置编码，模型不知道谁在前谁在后。

patch + Position Embedding

补充

token的中文意思？解释transformer的token

“Token” 这个词在中文中的意思是 “标记” 或者 “令牌”。在计算机科学和自然语言处理领域，“token” 通常指的是文本中的最小单元，可以是一个单词、一个字符或者其他一些文本片段，根据特定的上下文和任务而定。在 Transformer 模型中，“token” 是指输入文本被拆分成的最小单位，通常是一个单词或一个子词（subword）。