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以下记录自己对transformer的学习笔记，可能自己看得懂【久了自己也忘了看不懂】，别人看起来有点乱。以后再优化文档~

小伙伴请直接去看学习资源：

Transformer的理解T-1_哔哩哔哩_bilibili

• 首先，时序处理：一些模型的出现。

NLP方面继续：

GPT2 -> GPT3 -> GPT4,  chatGPT

图像方面：

分类：VIT ， Swin Transformer,  TNT（TRM in TRM）

检测：DERT等基于trm的目标检测模型；

分割：VisTR等基于trm的图像分割模型（A Survey of Visual Transformers）

预训练模型进阶【大一统，CV大模型初步】：MAE -> SAM(segment anything)

1. Transformer

Vaswani A, Shazeer N, Parmar N, et al. Attention is all you need[J]. Advances in neural information processing systems, 2017, 30.   （ 谷歌 NIPS 2017）

Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点，利用self-attention机制实现快速并行。并且Transformer可以增加到非常深的深度，充分发掘DNN模型的特性，但是模型本身很简洁，提升模型准确率。

1. Inputs：比如一句话，四个词语！
2. Input Embedding: 四个词语，每个embedding成512维！ X：4*512   [x1,x2,x3,x4] 分别：1*512
3. Positional Encoding: 位置编码 【一句话中每个词之间有一种相对位置，同一个词不同位置，让每一个位置都有不同的编码，才更有意义 最终用：Final Embedding.】

pos:第几个位置，i:第几个编码维度，d-model：同embedding一致的总维度，如512

奇数维度sin，偶数维度cos 【公式：第几个位置的第几维度，得到一个position值】

纵坐标：位置， 横坐标：维度

对于Multi-Head Attention：

Q（query），K（key），V（value）： 每一个词语的每一个q k v都是1*512  来源：

q1 = x1*Wq = [1 512] * [512 512] = [1 512]     k1和v1同理！【第2-4个词同理】

QKT = [4 512]*[512 4] = [4 4]  根号dk为常熟，负责缩减值。

 *V = [4 4] * [4*512] = [4 512]  因此，最终self-attation值还是4*512 = X：4*512

值得一提的是当有多个句子，每个句子有不同的数量的词语，计算中矩阵需要进行补充掩码！

比如5个有的只有3个。不够的全都掩码到5个！

有的是Q-padding， 有的是K-padding 【常用】 三个句子3个词4个词5个词最终都是5*512！

对于多头注意力的体现？

假如Q K V  4*512  分层成4*256与 4*256 【图中是三份，这里两份】

 每个4*256分别计算自己的四个样本词的自注意力，最后它们再concat合并起来！

对于：Masked Multi-head attention

不同于encoder中，对输入数据X的自注意力计算，decoder中是需要逐个预测output的输出的，因此第一次保留第一个词语开始符<sos>，掩盖住后面的，第二次保留前两个词语，掩盖住后边的，知道最后得到结束符<eos>，预测结束。

这里的mask方式是对V构造上三角掩盖：

补充句子长度一致q-padding或者k-padding，掩掉句子长度

这里decoder是每次预测结果掩盖后边句子，是把QKT掩盖构造的上三角矩阵，再乘V！

对于结构中剩余模块：多头注意力后的短接，归一化，前馈神经网络，最后线性层+softmax等等。最终输出Output Probability比如：4*C的矩阵，C是类别数量。

Visual Transformer

Dosovitskiy A , Beyer L , Kolesnikov A ,et al.An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale[C]//International Conference on Learning Representations.2021.   （谷歌）

问题：transformer 从NLP到 CV？？？

  复杂度高，且每个像素值作为一个token并不合理！！！

>>> 思路：

图片分块固定大小，线性嵌入特征+位置编码特征，喂给TRM的encoder~

增加可扩展的分类token

优点：有局部，合起来也有全局！

vit中TRM与TRM原论文有点结构上的变化：norm提前了，而且没有PAD掩码【猜测是样本图resize统一，分割出来的token是一样的】

具体的如下步骤：

一些VIT的细节解释：

首先，输出特征怎么利用：

一般可以两种⽅式，⼀种是使⽤【CLS】token，另⼀种就是对所有tokens的输出做⼀个平均

最后选择加一个分类用的token-0：因为计算中也会和每一个算自注意力【不用每个token的高阶encoder输出再合并特征接全连接层了，用token0的也行，隐藏着特征带有全图全局信息了的了】

一些计算过程：

P：图片块分辨率，H*W/P*P = N数量，图分成了N块 【要看论文，一开始博主讲的P2块】

C：每块图通道，比如3，

D：维度，比如 512  【代码中：一块图P*P*3->conv+fc->D维embedding】

E：输入特征【N*D】比如 N=9块，这里9*512  Epos：位置编码特征，维度保持一致D！【这里是10*512】

Z0：VIT里边的patch+position的综合embedding了【加Xclass的token-0】

MSA：多头注意力，LN：norm   加后边的Zl-1：残差机制

MLP一行同理1  以上在图中也可以loop循环堆叠。