完整题目
在视觉Transformer（ViT）中，图像是如何被分割并转换为输入token序列的？请说明图像块嵌入（patch embedding）的具体实现过程。
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从图像到token
输入按PyTorch布局记为 [B,C,H,W]。若patch大小为 P_h×P_w，且先不考虑重叠，patch网格为 H/P_h × W/P_w，token数：
N = (H/P_h) × (W/P_w)
正方形patch时才可简写为 N=HW/P²。若H或W不能整除patch大小，需要明确选择裁剪、padding或可变分辨率策略。
每个patch展平后维度是 P_h×P_w×C，再乘可学习矩阵 E ∈ R^((P_hP_wC)×D)，得到D维patch token。把所有patch堆叠后形状为 [B,N,D]。
卷积等价实现
使用 Conv2d(C,D,kernel_size=P,stride=P) 时，每个卷积窗口正好覆盖一个不重叠patch，每个输出通道的卷积核可展平成一行投影权重，因此与“切patch、展平、线性投影”在权重映射上等价：
proj = nn.Conv2d(in_chans, embed_dim, kernel_size=patch, stride=patch)
tokens = proj(x).flatten(2).transpose(1, 2) # [B,N,D]卷积是常见且便于调用优化kernel的实现，但不能脱离硬件和框架宣称它一定“远高于”unfold+GEMM。
原始ViT在序列前加入可学习CLS token，并加可学习位置embedding；分类读取CLS输出。其他模型也可用平均池化、二维/相对位置编码。Self-attention提供单层全局token交互，而CNN通过堆叠、下采样或大卷积核同样可以获得全局感受野，区别是归纳偏置和交互路径，不是“CNN做不到全局”。
图解
继续追问 · 3 个问题
- 为什么ViT要用CLS token而不是像CNN那样用全局平均池化？
- Patch size的选择对模型有什么影响？
- 如果图像尺寸不是patch size的整数倍怎么处理？
换一种问法，检查是否真正理解
场景切入
假设你要做一个电商图片搜索系统，用户上传一张商品图，系统得返回相似款。如果我用ViT做图像编码，那输入图片怎么拆成一个个小图块再变成向量？你具体说说这个过程。
层层追问
ViT把图像当句子处理，那图像是怎么变成token序列的？……分块之后每个patch怎么变成向量？……用卷积怎么实现？……最后维度怎么变化的？
直球架构
请讲一下ViT中图像分块和patch embedding的具体实现：输入图像怎么切块，每个块怎么展平并投影到embedding维度，以及最终如何构造token序列（包括CLS token和位置编码）。
练习口述回答 · 约4分钟
- 从输入形状推导patch数量
- 解释展平和线性投影
- 证明卷积实现的等价关系
- 说明CLS与位置编码
- 讨论尺寸边界和CNN比较
我从维度开始讲。假设输入图像在PyTorch里是B、C、H、W，patch大小是Ph乘Pw，并且patch之间不重叠。那么高方向有H除以Ph个位置，宽方向有W除以Pw个位置，总token数N等于这两项相乘。只有在正方形patch时，才可以简写成H乘W除以P平方，不能把宽度那一项误写成W除以W。
得到每个patch后，把Ph乘Pw乘C个像素值展平为一个向量，再乘一个可学习投影矩阵，从Ph乘Pw乘C维映射到模型维度D。所有patch堆起来，形状就是B、N、D。这就是patch embedding的数学本质：先把局部图像块变成向量，再投影成Transformer能处理的token。
工程里通常用一个Conv2d完成这两步。卷积核大小和步幅都设成patch大小，每个窗口正好覆盖一个不重叠patch；每个输出通道的卷积核展平后，就对应线性投影矩阵的一列或一行。卷积输出是B、D、网格高、网格宽，再flatten空间维并transpose成B、N、D。它是常见的等价实现，也容易利用框架优化，但不能不看框架和硬件就宣称一定比unfold加矩阵乘快很多。
原始ViT还会在patch序列前加一个可学习CLS token，再加可学习的位置embedding。经过Transformer编码器后，用CLS位置的表示做分类。这里也要留边界：CLS不是唯一方案，有的视觉Transformer会用全局平均池化；位置也可以用二维、相对或其他形式，取决于架构。
图像尺寸不是patch大小整数倍时，必须显式决定怎么做。可以resize或中心裁剪，也可以padding到可整除，或者使用支持可变分辨率和位置插值的实现。每种方案都可能影响边缘信息和位置分布，训练与推理要保持一致。patch越小，token越多，局部细节更细，但标准attention计算和显存会随token数平方增长；patch越大则更省算力，但可能丢失小目标细节。
最后我不会说self-attention能做全局关系而CNN做不到。更准确的是，标准ViT的一层self-attention就能让任意patch直接交互，而传统CNN通常从局部卷积开始，通过多层堆叠、下采样或更大卷积核逐渐扩大感受野。两者差别在交互路径和归纳偏置。面试里把公式、实现等价、尺寸边界和计算取舍讲完整，比只背“图像像句子”更有说服力。