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Transformer计算量和过程统计
整理一下Transformer相关论文的计算量和计算流程 一、Vision Transformer Vision Transformer的结构在大佬 “太阳花的小绿豆” 的博文里面有明确的分析。这里我也是借由这篇博文来写的。 图片来源：太阳花的小绿豆-Vision Transformer详解 I. Patch Embedding层分析 输入ViT全流程笔记，附代码详解。
一、课程介绍 Vision Transformer是近期深度学习领域最前沿、最火爆的技术，本次课程由百度研究院深度学习实验室研究员朱欤博士主讲，将通过图解理论基础、手推公式以及从0开始逐行手敲代码，带大家实现最前沿的视觉Transformer算法！通过Vision Transformer十讲的学习，能一步一步将深度学习-得分函数
线性分类; 指定图像中哪些像素点重要，哪些不重要 f(x,W)=Wx +b(偏置项) 将三维的像素值转换成向量：需要知道每一个像素点的重要程度 例如：[32*32*3] 3072个像素点，需要有3072个权重参数。 权重参数矩阵->得分值 本质都是要优化 W和b 利用损失函数 得出 模型的差距大小前端学习（3072）：vue+element今日头条管理-删除文章失败（json-bigint）