ViT实战二：Cls token
前言
本文是针对这两篇博文代码的理解
基于BERT里的[CLS] Token在Pytorch里是如何实现的，引出对Torch的视图View和扩展视图expand的理解-CSDN博客
CV攻城狮入门VIT(vision transformer)之旅——VIT原理详解篇-CSDN博客
里面有下列代码
self.cls_token = nn.Parameter(torch.randn(1, 1,embedding_size))
expand_cls_token = self.cls_token.expand(x.size(0), -1,-1) # 将cls_token的第一维度batch_size的大小“扩充”为和x一样的batch_size（x_batch_size，1，embedding_size），-1 means not changing the size of that dimensionx = torch.cat((expand_cls_token, x), dim=1) # cls_token与x拼接，cls_token放置在Sequence序列的首位，所以dim=1
原文对于view和expand已经描述的比较详细了，这里我重点讲一下我的理解
CLS的理解
因为我们的目标是进行分类，按照CNN的思想，每张图片都要有一个判别概率，在传统CNN中，我们是利用softmax取最大值，但是在这里，我们使用class token来进行"代表"，即这一个多出来的部分就是这张图片的预测结果
从实际应用角度出发，cls加了一共全局的信息，可以在反向传播中接收来自模型反馈的梯度值(因为我们最开始初始化为全0，相当于给我们ViT展平后的向量增加一点空间用于接收反向传播的信息)，所以也就有代码中的：
- nn.Parameters，将这向量初始化为模型可训练的参数
- torch.cat，表示直接将向量进行连接而不是进行加和，因为这部分的向量值初始化后无意义，作用就是让模型通过反向传播给它赋值，成为有意义的值
下面这张图可以比较明了表示我的理解，为了方便理解，我假设了一个中间过程，每个子图加上个cls头，但是实际应该没有这个过程，从博文的代码中可以知道，实际是在展平后的子图上直接加上蓝色长方形的部分
