手把手教你实现PyTorch版ViT：图像分类任务中的Transformer实战
作者：SkyXZCSDN：SkyXZ～-CSDN博客
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[*]ViT论文Arxiv地址：An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale
最近具身智能足够火热，VLM、VLA、VLN层出不穷发展迅速，而Transformer作为这些架构最重要的底座之一，得益于其强大的建模能力、良好的可扩展性与统一的结构设计，Transformer 已经成为构建多模态智能系统的事实标准。从最初的 BERT、GPT 在 NLP 中的成功，到 ViT、CLIP、RT-1 等模型在视觉和控制领域的延伸，Transformer 构筑起了统一语言、视觉乃至动作空间的桥梁。
既然 Transformer 成为了具身智能的基础设施，那作为一名想走进机器人、走进未来的工程师，我当然也要学会它。于是我决定从最经典、最基础的 Vision Transformer（ViT）入手，一步步从原理出发，亲手用 PyTorch 复现，并整理下这一路的学习过程与思考，作为这篇博客的分享内容。如果你也对 Transformer 在视觉领域的应用感兴趣，或者正在入门具身智能相关方向，希望这篇文章能对你有所帮助！
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