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
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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)
- 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 NIPS2017）
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。
- Inputs：比如一句话，四个词语！
- Input Embedding:四个词语，每个embedding成512维！ X：4*512 [x1,x2,x3,x4] 分别：1*512
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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服务器托管网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中是服务器托管网需要逐个预测output的输出的，因此第一次保留第一个词语开始符，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，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 16×16 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。
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