文章目录ViT 实战：Patch Embedding + Transformer + CIFAR-10 分类一、ViT 架构二、环境三、模型3.1 PatchEmbedding3.2 TransformerEncoder3.3 ViT四、数据 (CIFAR-10)五、训练六、结果七、使用预训练权重八、可视化九、ViT vs CNN 对比十、总结代码链接与详细流程购买即可解锁1000+YOLO优化文章，并且还有海量深度学习复现项目，价格仅需两杯奶茶的钱，每日更新ViT 实战：Patch Embedding + Transformer + CIFAR-10 分类一、ViT 架构输入图像 (224×224×3) ↓ Patch Embedding (Conv2d, kernel=16, stride=16) → 196 patches × 768 dim ↓ 拼接 [CLS] Token → 197 × 768 ↓ + 位置编码 (可学习) ↓ Transformer Encoder × L 层 ┌───────────────────────────┐ │ Multihead Self-Attention │ │ + Residual │ │ + LayerNorm │ │───────────────────────────│ │ MLP (GELU + Dropout) │ │ + Residual │ │ + LayerNorm │ └───────────────────────────┘ ↓ 取 [CLS] Token 输出 ↓ Linear Head → 分类结果