视觉Transformer（Vision Transformer，简称ViT）是近年来在计算机视觉领域取得显著成果的一种新型模型。本文将简要介绍ViT的基本原理，并提供一段示例代码，帮助读者了解如何在实际项目中应用ViT。

ViT原理简介

ViT与传统的卷积神经网络（CNN）不同，它直接将图像划分为多个patch（小块），然后对这些patch进行线性嵌入，最后通过Transformer模型进行处理。这种设计使得ViT能够更好地捕捉图像的全局信息。

示例代码

以下是一个简单的ViT代码示例，展示了如何使用PyTorch框架构建ViT模型：

import torch
import torch.nn as nn

class VisionTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, img_size, patch_size, in_chans, num_classes, num_heads, num_layers):
        super(VisionTransformer, self).__init__()
        self.patchify = nn.Conv2d(in_chans, in_chans * (patch_size ** 2), kernel_size=patch_size, stride=patch_size)
        self.class_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, img_size // patch_size, img_size // patch_size))
        self.positional_encoding = PositionalEncoding(img_size // patch_size, num_heads)
        self.transformer = nn.Transformer(num_heads, num_layers, img_size // patch_size * img_size // patch_size)
        self.fc = nn.Linear(img_size // patch_size * img_size // patch_size, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.patchify(x)
        x = x.flatten(2).transpose(1, 2)
        x = torch.cat([self.class_token.expand(x.shape[0], -1, -1), x], dim=1)
        x = self.positional_encoding(x)
        x = self.transformer(x)
        x = self.fc(x)
        return x

# 实例化模型
model = VisionTransformer(img_size=224, patch_size=16, in_chans=3, num_classes=1000, num_heads=12, num_layers=12)

# 打印模型结构
print(model)

扩展阅读

想要了解更多关于ViT的信息，可以参考以下链接：

希望这段代码能帮助您更好地理解ViT模型。🚀

Vision_Transformer