看模型结构 分析模型结构

from transformers import ForImageClassification

model = ForImageClassification.from_pretrained(

""

)

print(model)

打印模型结构

Some weights of ForImageClassification were not initialized from the model checkpoint at /liujiangli-dataand are newly initialized: ['classifier.bias', 'classifier.weight']

You should probably TRAIN this model on a down-stream task to be able to use it for predictions and inference.

意思就是需要自己训练分类头

ForImageClassification(

(vision_model):VisionTransformer(

这部分负责将图像转化为一系列的token

(embeddings): VisionEmbeddings(

(patch_embedding): Conv2d(3, 768, kernel_size=(16, 16), stride=(16, 16), padding=valid)

• 用 3×3 RGB 输入，卷积核大小 16、步幅 16，（卷积核大小和步长大小相同）相当于把图像按照 16×16 的不重叠 patch 切分并对每个 patch 做线性投影（这是很多 ViT 实现常用的 trick，用 conv 实现 patch embedding）。

• 输出通道数 768 表示每个 patch 被投影到 768 维特征向量。

• 若输入是 224×224，输出的 patch 网格大小是 14×14，总 patch 数 196（14×14）。

• 数据形状变化（假设 batch size = B）：

  • 输入： (B, 3, 224, 224)

  • conv 输出： (B, 768, 14, 14)

  • flatten/transpose 后： (B, 196, 768) 或常见的 (B, 768, 196) 根据实现差别（你的打印显示 position embedding 是 Embedding(196,768)，所以 tokens 数＝196）。

(position_embedding): Embedding(196, 768)

)

• 为每个 patch token 加上可学习的位置编码（长度 196，每个位置 768 维）。

• 这样模型能区分不同 patch 的空间位置。

包括embeddings 包括patch embedding 和 position embedding

接下来Transformer 的堆叠编码器，负责在所有 patch token 间建模全局交互。

(encoder): Encoder(

(layers): ModuleList(

有12层这样的堆叠在一起 一共 12 层 encoder layer（典型 ViT-Base 的层数）。每一层都包括以下几个部分

(0-11): 12 x EncoderLayer(

(layer_norm1): LayerNorm((768,), eps=1e-06, elementwise_affine=True)

(self_attn): Attention(

(k_proj): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)

(v_proj): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)

(q_proj): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)

(out_proj): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)

)

(layer_norm2): LayerNorm((768,), eps=1e-06, elementwise_affine=True)

(mlp): MLP(

(activation_fn): GELUTanh()

(fc1): Linear(in_features=768, out_features=3072, bias=True)

(fc2): Linear(in_features=3072, out_features=768, bias=True)

)

)

)

)

EncoderLayer

1. layer_norm1: LayerNorm((768,), eps=1e-06, elementwise_affine=True)

   • 对 token 的 768 维做 Layer Normalization（归一化），eps 是数值稳定项，elementwise_affine=True 意味着有可学习的缩放和平移参数（γ, β）。

2. self_attn: Attention

   • Transformer 的自注意力子层，包含 Q/K/V 的投影和输出投影：

     • q_proj, k_proj, v_proj: Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)

       • 把 768 维输入线性变换成 Q、K、V，维度仍是 768。通常会在内部 reshape 为 (num_heads, head_dim) 形式进行多头计算。

       • 虽然打印没有给出 num_heads，但常见配置是 12 头（768 / 12 = 64 head_dim）。这是个合理假设，但具体头数要看实现。

     • out_proj: Linear(768 -> 768)：把多头注意力拼回 768 维。

   • 自注意力作用：每个 patch token 会基于所有 token 的相互注意力加权组合信息，捕捉全局依赖和上下文。

3. layer_norm2: LayerNorm((768,), eps=1e-06, elementwise_affine=True)

   • 注意力后的第二个 LayerNorm（用于残差连接后的规范化 / 稳定训练）。

4. mlp: MLP

   • 前馈网络（通常称为 MLP 或 FFN），结构如下：

     • fc1: Linear(in_features=768, out_features=3072, bias=True)：扩展维度到 3072（通常是 4× hidden dim）。

     • activation_fn: GELUTanh()：这是一个自定义激活，名字暗示可能是结合了 GELU 与 tanh 的形式，或是某种带有 tanh 缓和的 GELU 风格激活（不是标准的，但用途类似于 GELU 提供非线性）。作用是引入非线性并帮助模型表达复杂变换。

     • fc2: Linear(in_features=3072, out_features=768, bias=True)：把维度投回 768。

   • MLP 的作用是对每个 token 进行位置无关的逐 token 非线性变换（增强表示能力）。

每个 encoder layer 常见的数据流是：x = x + SelfAttn(LN(x))，x = x + MLP(LN(x))（即 Pre-LN 或 Post-LN 变体，这里看起来是 pre-LN，因为 LayerNorm 在子层前面）。

(post_layernorm): LayerNorm((768,), eps=1e-06, elementwise_affine=True)

• 在全部 encoder layer 堆叠之后再做一次 LayerNorm，输出一个稳定的 token 表示序列。

(head): MultiheadAttentionPoolingHead(

(attention): MultiheadAttention(

(out_proj): NonDynamicallyQuantizableLinear(in_features=768, out_features=768, bias=True)

)

(layernorm): LayerNorm((768,), eps=1e-06, elementwise_affine=True)

(mlp): MLP(

(activation_fn): GELUTanh()

(fc1): Linear(in_features=768, out_features=3072, bias=True)

(fc2): Linear(in_features=3072, out_features=768, bias=True)

)

)

)

这个 head 不是简单的 global average 或 class token，而是用 attention pooling（多头注意力池化）把 token 序列聚合为一个全局表示。

• (attention): MultiheadAttention( (out_proj): NonDynamicallyQuantizableLinear(in_features=768, out_features=768, bias=True) )

  • MultiheadAttention 作为 pooling 操作：通常做法是引入一个 learnable query（或使用一个特殊的 class token），通过 query 对所有 token 做 attention，加权得到一个聚合向量。

  • out_proj 把多头拼回 768 维。NonDynamicallyQuantizableLinear 是 PyTorch 的一种线性层实现细节（与量化相关的实现差异），对功能没有影响。

  • 这一步的结果是把 (B, N, 768) 的 token 序列压缩为 (B, 1, 768) 或 (B, 768) 的全局向量（取决于实现）。

• (layernorm): LayerNorm((768,), eps=1e-06, elementwise_affine=True)

  • 对聚合向量做规范化。

• (mlp): MLP( fc1: 768->3072, activation GELUTanh, fc2: 3072->768 )

  • 对聚合向量再做一次 MLP 变换以增强判别能力（类似 encoder 内部的 MLP，但只作用于 pooled vector）。

总结：head 把所有 patch token 的信息用注意力方式加权整合成单个语义向量（比简单平均更灵活，因为 attention 可以学习关注重要 patch）。

(classifier): Linear(in_features=768, out_features=2, bias=True)

)

看模型结构 可以决定冻结哪些 微调的数据是原本模型 感觉还是适合全参数微调 把这个前面的vision model和后面的分类头一起训练