transform中的token理解（单词或词语的标记）

token包含：class token、patch token，在NLP叫每一个单词为token，然后有一个标注句子语义的标注是CLS，在CV中就是把图像切割成不重叠的patch序列（其实就是token）

就是说之前的attention大多使用在seq2seq任务中，例如在机器翻译中，attention作用在源句子token（token就指的是单词或词语）和目标句子token之间，但是transformer的self-attention作用在源句子的token之间。

将图像解释为一系列类似于自然语言中的单词的标记（token），把图像切割成不重叠的patch序列比较直观

transformer是什么 | TiuVe

例如上述图对应的代码，从下向上，首先是Token2Img对应的就是2（将1D转为2D），整好对应了Token（单词或词语1D的）==》Img（是2D/3D的）

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