之前在做视觉分类任务时第一次看到 ViTVision Transformer的完整实现最大的感受是Transformer 本身并不复杂但代码里混杂了 Patch Embedding、Positional Encoding、Multi-Head Attention、LayerNorm、Dropout 这些概念之后读起来就变得很吃力。尤其是从 CNN 转向 Transformer 的时候思维上会出现几个坎图像怎么变成序列Patch 是什么Forward 过程到底怎么流动为什么最后接的是一个 Classification Head本篇就用一套完整可运行的 PyTorch 代码把 ViT 从输入图像到最终分类输出逐步拆开。所有概念都结合代码片段讲解尽量不做纯理论堆砌。适用人群包括刚入门 Transformer 的算法工程师、准备复现 ViT 论文的在校学生、以及想把 Vision Transformer 用到自己项目里但还没完全搞清楚细节的开发者。通过本文你会掌握以下几个关键点Transformer 的核心模块Embedding、Multi-Head Attention、FFN、LayerNorm。Patch Embedding 如何把图像变为序列。ViT 的完整 Forward 流程。用 PyTorch 从零实现一个小型 ViT并跑通一次训练和推理。1. 背景与核心概念为什么视觉任务也用 Transformer1.1 从 CNN 到 Transformer视觉模型发生了什么变化在 Transformer 出现之前图像分类任务基本由 CNN 主导。CNN 的思想是局部感受野和滑动窗口通过卷积核在图像上滑动提取局部特征再经过池化逐步扩大感受野。对于图像这种具有局部相关性的数据CNN 的自然归纳偏置非常有效。但 CNN 也有局限它更擅长捕捉局部信息要建模长距离依赖关系需要堆叠很多层卷积或者引入注意力机制而且卷积操作对平移、缩放等具有一定不变性但整体架构设计的自由度反而受限。Transformer 一开始是为 NLP 设计的。它的核心是 Self-Attention能直接建模序列中任意两个位置之间的依赖关系距离不再是问题。于是研究者开始思考一个问题图像能不能也看成序列这就是 ViTVision Transformer的核心思路把图像切分成一个个 Patch每个 Patch 拉平成一个向量再把这些向量当作 Token 输入 Transformer。这样图像就被转换成了“句子”Transformer 可以像处理词向量一样处理图像块。1.2 ViT 的基本流程概览ViT 的完整流程可以拆成如下几步输入一张图像例如 224×224×3。把图像切分成固定大小的 Patch例如每个 Patch 是 16×16。每个 Patch 拉平成向量经过线性映射得到 Patch Embedding。在序列最前面加上一个可学习的 [CLS] Token用于最后分类。给每个 Token 加上位置编码Positional Encoding。输入 Transformer Encoder经过多层 Self-Attention 和 MLP。取出 [CLS] Token 对应的输出经过 Classification Head 得到分类结果。后面所有代码都是围绕这条主流程展开的。2. 环境准备与依赖说明本文代码基于 PyTorch示例环境如下Python 3.8PyTorch 1.13 或 2.xtorchvision用于数据集加载matplotlib用于可视化非必须操作系统Windows / Linux / macOS 均可版本不需要完全一致PyTorch 2.x 在 API 层面与 1.x 差异不大文章代码以常用 API 为准。如果你的环境是 CPU也可以运行只是训练速度会慢。安装依赖的命令pip install torch torchvision matplotlib如果你使用 GPU 版本请根据自己的 CUDA 版本到 PyTorch 官网选择对应安装命令。
