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一、Transformer结构解析

对于encoder中就是首先标定位置、多头自注意力、归一化、激活函数、FFN-全链接层-MLP

decoder:不做过多说明

CNN和Transformer，如果选择Transformer的原因就是学习能力更强，但是参数量更大，需要的数据也更多。PCA就是降维

二、ViT图像分类

embedding和NLP里面的token是一样的。都是打散之后进行重新训练。
首先确定class token设置为头，之后就是加上patch的位置嵌入

2.1 patch_embedding

就是进行裁剪

之后就是从768（16163）降维到128

上下两个做的是同一件事情（卷积操作是可以代替embedding）

输出都是[1,256,128]：256是token的训练的长度，128就是特征长度

在256上添加1个维度（添加头）变成257

2.2 cls token

1,1,128,True(梯度打开)
cat就是拼接

2.3 Position Embedding

加入头之后，就是把位置进行嵌入


model_dim就是模型的维度，这里为128

2.4 encoder

多头注意力，这里设置头为8，也就是128个维度，平均分配给这8个头
定义3个层，即会经过3此encoder_layer

下面的10，就是分类成10个，这10个也就是概率，之后选取概率的最大的分类

2.5 Architecture

定义模型

2.6 Transformer Block

layer的核心组件就是attention
之后就是定义两个线性层，也就是FNN，原理是先膨胀再收缩
之后就是归一化层还有就是残差的设计
每次调用线性层之后都需要使用一次激活函数，之后再进行下一次的线性层

多头注意力

关于这个自注意力中，q,k,v是三个部分
在自注意力机制中，Q（Query）、K（Key）和V（Value）是核心组成部分，它们共同工作以实现对序列中信息的动态聚焦。
Query向量代表当前正在处理的token或位置，它表示模型需要“查询”的信息。在自注意力机制中，Query用于与所有的Key进行比较，以确定每个Key与当前token的相关性。这个比较的结果决定了Value的加权和，从而生成当前token的输出。

Key向量代表序列中每个token的唯一标识，用于与Query进行比较。Key向量用于计算与Query的相似度或匹配程度，这个相似度得分决定了相应Value在最终输出中的权重。

Value向量包含序列中每个token的实际内容或特征，它对生成当前token的输出有贡献。Value向量根据与Query的相似度得分（由Key确定）被加权求和，生成当前token的输出。

在自回归推理过程中，模型一次生成一个token，并且每个新token都会基于之前所有token的信息。因此，对于每个新生成的token，Q需要重新计算，因为它依赖于当前token的信息，而K和V可以被缓存（即KV Cache），因为它们代表之前已经生成的token的信息，这些信息在生成后续token时不需要重新计算。Q代表了当前token的查询需求，而K和V则提供了序列中每个token的标识和内容，使得模型能够根据当前token的需求加权组合之前的信息，生成连贯和相关的输出。

q*k 做一个softmax拿到注意力分数，把token之间的分数，都乘以v，就得到缓和之后的token

2.7 Attention Block

三、注意力的可视化

四、爱因斯坦标示法

4.1 Einops

重排用的多

五、作业