在不同的语境下，术语token等有不同的解释。笔者这里的概念解释基于Google的ViT原文。

NLP中，token指的是一个单词word。而CV中，token的概念包含：token、class token、patch token等。

若要理清晰它们的关系，就需要讲CV中的「一张输入图片」是如何转换成「模型能够计算的数据」：

Step1. Patch Embedding操作

「Patch Embedding」先将输入图像Image分割成一个个小图，称这些小图为「Image Patchs」，有N个小图就有N个patch。

然后通过全连接层将每个patch映射为一个一维向量，称这些向量为「Patch Embeddings」，整个映射过程得到N个长度为D的一维向量「Patch Embedding」。

那么，从「一张输入图像」到「N个一维向量Patch Embedding」的维度变化为：BCHW => BND，其中D指代embed_dim，ViT中默认值为768。

Tips：

1.原文参考：

• Image patches are treated the same way as tokens (words) in an NLP application.
• We refer to the output of this projection as the patch embeddings.

2.在一些论文中，也会将「Patch Embedding」称为「Patch Tokens」，如DeiT。

3.全连接处层可以用mlp或cnn实现。

Step2. class token的并入

class token是与「patch embeddings」并在一起输入 Transformer block 的一个向量，它最后的输出结果用于预测类别。
具体地说，若「patch embeddings」的维度为(B,N,D)，则「class token」的维度为B,1,D，且「class token」位置在下标0，如下图所示。

原文参考：

• In order to perform classification, we use the standard approach of adding an extra learnable “classification token” to the sequence.

Step3. 位置编码positional encoding的加入

产生一个N+1个长度为D的「positional encoding」。它用于保留一个个小图之间的位置关系，就像是一个句子中的词语是有语序的。如上图所示。

以下为「class token」与「positional encoding」相关源码，可以参照着看：

self.pos_embedding = nn.Parameter(torch.randn(1, num_patches + 1, dim))
self.cls_token = nn.Parameter(torch.randn(1, 1, dim))

cls_tokens = repeat(self.cls_token, '1 1 d -> b 1 d', b = b)
x = torch.cat((cls_tokens, x), dim=1)
x += self.pos_embedding[:, :(n + 1)]

参考笔记：transform中的token理解、全网最强ViT (Vision Transformer)原理及代码解析