Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer架构的图像分类模型，它将图像划分为一系列的图像块，然后将这些图像块转换为序列输入，最终使用Transformer模型进行分类。与传统的卷积神经网络（CNN）模型不同，ViT不需要使用卷积操作来提取特征，而是使用自注意力机制来学习图像中的关系。

与Transformer模型相比，ViT模型的主要区别在于输入的数据类型。Transformer模型的输入是序列数据，而ViT模型的输入是图像块。这意味着ViT模型需要使用一些额外的技巧来处理图像数据，例如将图像块重新排列为序列输入，并使用位置编码来处理图像块的位置关系。

此外，ViT模型还使用了预训练的方法来提高模型的性能。在预训练阶段，ViT模型使用大量的无标签图像数据进行训练，以学习图像中的通用特征。然后，使用有标签的数据集对模型进行微调，以完成特定的图像分类。

相同点：
1. ViT和Transformer模型都使用自注意力机制来处理输入序列。
2. 两种模型都是基于编码器的模型。
3. ViT和Transformer模型都可以用于处理序列数据。
4. 2个模型都使用了位置编码来标记模型的位置。
5. 2个模型编码器部分采用了相同的模型堆叠。

不同点：
1. ViT是专门用于处理视觉任务的模型，而Transformer模型通常用于处理文本或语音任务。
2. ViT使用图像切块的方式将图像分成序列，而Transformer模型直接使用单词序列作为输入。
3. ViT的输入是2D图像，而Transformer模型的输入是1D序列。
4. ViT使用了一个额外的分类头来完成分类任务，而Transformer模型通常用于生成任务，如翻译或生成文本。
5. VIT模型只有编码器部分，而Transformer不仅有编码器，还有解码器。
6. VIT模型的位置编码随意模型的训练而变化，而Transformer模型的位置编码只计算一次，不随意模型的训练而更新。

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