Vision Transformer（ViT）简介

自注意结构模型的发展，特别是Transformer模型的出现，极大推动了自然语言处理模型的发展。Transformers的计算效率和可扩展性使其能够训练具有超过100B参数的规模空前的模型。ViT是自然语言处理和计算机视觉的结合，能够在图像分类任务上取得良好效果，而不依赖卷积操作。

Vision Transformer（ViT）简介

近些年，随着基于自注意（Self-Attention）结构的模型的发展，特别是Transformer模型的提出，极大地促进了自然语言处理模型的发展。由于Transformers的计算效率和可扩展性，它已经能够训练具有超过100B参数的空前规模的模型。

ViT则是自然语言处理和计算机视觉两个领域的融合结晶。在不依赖卷积操作的情况下，依然可以在图像分类任务上达到很好的效果。

模型结构

ViT模型的主体结构是基于Transformer模型的Encoder部分（部分结构顺序有调整，如：Normalization的位置与标准Transformer不同），其结构图[1]如下：

模型特点

ViT模型是一种用于图像分类的模型，将原图像划分为多个图像块，然后将这些图像块转换为一维向量，加上类别向量和位置向量作为模型输入。模型主体采用基于Transformer的Encoder结构，但调整了Normalization的位置，其中最主要的结构是Multi-head Attention。模型在Blocks堆叠后接全连接层，使用类别向量的输出进行分类，通常将全连接层称为Head，Transformer Encoder部分称为backbone。

Transformer基本原理

Transformer模型源于2017年的一篇文章[2]。在这篇文章中提出的基于Attention机制的编码器-解码器型结构在自然语言处理领域获得了巨大的成功。模型结构如下图所示：

模型训练

模型训练前需要设定损失函数、优化器、回调函数等，以及建议根据项目需要调整epoch_size。训练ViT模型需要很长时间，可以通过输出的信息查看训练的进度和指标。

from mindspore.nn import LossBase from mindspore.train import LossMonitor, TimeMonitor, CheckpointConfig, ModelCheckpoint from mindspore import train  # define super parameter epoch_size = 10 momentum = 0.9 num_classes = 1000 resize = 224 step_size = dataset_train.get_dataset_size()  # construct model network = ViT()  # load ckpt vit_url = "https://download.mindspore.cn/vision/classification/vit_b_16_224.ckpt" path = "./ckpt/vit_b_16_224.ckpt"  vit_path = download(vit_url, path, replace=True) param_dict = ms.load_checkpoint(vit_path) ms.load_param_into_net(network, param_dict)  # define learning rate lr = nn.cosine_decay_lr(min_lr=float(0),                         max_lr=0.00005,                         total_step=epoch_size * step_size,                         step_per_epoch=step_size,                         decay_epoch=10)  # define optimizer network_opt = nn.Adam(network.trainable_params(), lr, momentum)   # define loss function class CrossEntropySmooth(LossBase):     """CrossEntropy."""      def __init__(self, sparse=True, reduction='mean', smooth_factor=0., num_classes=1000):         super(CrossEntropySmooth, self).__init__()         self.onehot = ops.OneHot()         self.sparse = sparse         self.on_value = ms.Tensor(1.0 - smooth_factor, ms.float32)         self.off_value = ms.Tensor(1.0 * smooth_factor / (num_classes - 1), ms.float32)         self.ce = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(reduction=reduction)      def construct(self, logit, label):         if self.sparse:             label = self.onehot(label, ops.shape(logit)[1], self.on_value, self.off_value)         loss = self.ce(logit, label)         return loss   network_loss = CrossEntropySmooth(sparse=True,                                   reduction="mean",                                   smooth_factor=0.1,                                   num_classes=num_classes)  # set checkpoint ckpt_config = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=step_size, keep_checkpoint_max=100) ckpt_callback = ModelCheckpoint(prefix='vit_b_16', directory='./ViT', config=ckpt_config)  # initialize model # "Ascend + mixed precision" can improve performance ascend_target = (ms.get_context("device_target") == "Ascend") if ascend_target:     model = train.Model(network, loss_fn=network_loss, optimizer=network_opt, metrics={"acc"}, amp_level="O2") else:     model = train.Model(network, loss_fn=network_loss, optimizer=network_opt, metrics={"acc"}, amp_level="O0")  # train model model.train(epoch_size,             dataset_train,             callbacks=[ckpt_callback, LossMonitor(125), TimeMonitor(125)],             dataset_sink_mode=False,)

总结

本案例演示了如何在ImageNet数据集上训练、验证和推断ViT模型。通过讲解ViT模型的关键结构和原理，帮助用户理解Multi-Head Attention、TransformerEncoder和pos_embedding等关键概念。建议用户基于源码深入学习，以更详细地理解ViT模型的原理。