本文主要是介绍将Transformer应用于图像时，如何理解其中的QKV（形象化说明）+自注意力机制的理解，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在Transformer中，Q（Query）、K（Key）、V（Value）可以用以下方式形象化理解：
一、概念解释
1. Query（查询）：可以想象成一个“问题”或者“搜索请求”。它代表着当前要关注的信息点，比如在处理图像时，某个图像块想要了解自己与其他图像块的关系，这个图像块对应的向量就充当了Query的角色。
2. Key（键）：类似于一个“标签”或者“索引”。它为其他部分提供一种标识，以便与Query进行匹配。在图像中，每个图像块的Key向量可以被看作是这个图像块的一种特征标识，用于与其他图像块进行关联。
3. Value（值）：是实际的“信息内容”。它包含着具体的数据或特征。在图像中，Value向量代表着图像块所携带的具体特征信息，通过与Query和Key的交互，决定哪些Value的信息应该被更多地关注和融合。
二、形象化示例 假设我们有一本包含很多动物图片的画册，我们想要找到特定的动物图片。
1. Query：现在我们心中有一个特定的动物形象，比如一只黄色的小猫咪，这个心中的形象就是Query。它代表着我们正在寻找的目标特征。
2. Key：每一页画册上的动物图片都有一些关键词描述，比如“黑色大狗”“白色兔子”“黄色猫咪”等。这些关键词就像是Key，帮助我们快速判断这一页是否可能是我们要找的内容。
3. Value：而每一页上的具体动物图片就是Value。当我们通过Query（心中的黄色小猫咪形象）与Key（画册上的关键词）进行匹配后，找到了对应的页面，这个页面上的动物图片（Value）就是我们最终得到的具体信息内容。
在Transformer处理图像的过程中，通过计算Query与各个Key的相似度，来确定对不同Value的关注程度，从而实现对图像特征的有效提取和融合。
在自注意力机制中，我们可以继续用查找黄色小猫的例子来理解。
假设我们有一本非常大的画册，里面有很多不同的动物图片，现在我们要找到黄色小猫这个特定的目标。
Query（查询）：
黄色小猫的形象就是我们的 Query。它代表着我们要寻找的特定信息，就像在自注意力机制中，某个特定的元素（比如一个词或一个图像块）想要了解自己与其他元素的关系，这个元素就会产生一个 Query 向量来发起查询。
Key（键）：
画册中每一页动物图片的关键词描述就是 Key。每一个 Key 都为画册中的一页提供了一种标识，让我们可以判断这一页与我们要找的黄色小猫的相关性。在自注意力机制中，每个元素也会产生一个 Key 向量，这个向量可以与其他元素的 Query 向量进行交互，以确定彼此的相关性。
Value（值）：
画册中的每一页具体的动物图片就是 Value。当我们通过 Query 与 Key 的匹配找到可能相关的页面后，这些页面上的动物图片（Value）就提供了具体的信息内容。在自注意力机制中，Value 向量包含了每个元素的实际信息，通过与 Query 和 Key 的交互，决定哪些 Value 的信息应该被更多地关注和融合。
在自注意力机制的计算过程中，就像我们在画册中查找黄色小猫一样：
首先，对于每一个元素（相当于画册中的每一页），它的 Query 向量会与所有其他元素的 Key 向量进行点积运算，这个点积的结果反映了两个元素之间的相关性。然后，通过对这些点积结果进行归一化处理（比如使用 softmax 函数），得到每个元素对其他元素的注意力权重。这些注意力权重就决定了在融合信息时，每个 Value 向量应该被赋予多少的重要性。
最后，将所有的 Value 向量根据对应的注意力权重进行加权求和，得到经过自注意力机制处理后的新的表示。这个新的表示融合了与当前元素最相关的其他元素的信息，就像我们在画册中找到了与黄色小猫最相关的那些页面，并综合这些页面上的信息来更好地理解黄色小猫的特征。
简单来说，自注意力机制是本身自己的各个元素发出对于自身的query，从而得到每一个元素本身对于全局的重要性。
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