Transformer：从NLP到CV的卓越模型_transformer从语言迁移到cv-优快云博客

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Transformer模型在2017年提出，最初应用于NLP，现正席卷CV领域。本文探讨其基础知识，包括注意力机制，以TNT为例，展示如何在Python中实现。Transformer模型由编码器和解码器组成，使用自注意力机制处理序列数据，TNT则在CV中展现强大潜力。

Transformer是一种卓越的深度学习模型，它在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大成功，而近年来也在计算机视觉（CV）界引起了热潮。在本文中，我们将介绍Transformer的基础知识，特别是注意力机制，并且以TNT（Transformer in Transformer）为例子进行详细讲解。我们还将提供相关的Python代码来帮助读者更好地理解这个强大的模型。

Transformer简介

Transformer模型最初由Vaswani等人在2017年提出，它在机器翻译任务中取得了突破性的成果，引起了广泛关注。相比于传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），Transformer采用了全新的架构，基于自注意力机制（self-attention mechanism）来捕捉输入序列的关系。

Transformer模型由编码器（encoder）和解码器（decoder）组成，每个部分都由多层堆叠的注意力机制和前馈神经网络组成。编码器负责将输入序列转换为一系列高维特征表示，而解码器则利用这些特征生成输出序列。

注意力机制

注意力机制是Transformer模型的核心组件之一。它允许模型在处理输入序列时能够“关注”到相关的部分，从而更好地捕捉序列中的依赖关系。

在自注意力机制中，输入序列中的每个位置都会与其他位置进行交互，以计算出其在不同位置的重要性权重。这些权重被称为注意力权重（attention weights），可以被用于加权求和输入序列中的不同位置的特征向量，从而得到一个综合的表示。

以下是一个简化的自注意力计算过程的Python代码示例：