vit_pytorch 分类

根据提供的引用内容，以下是使用vit_pytorch进行图像分类的示例代码：

from PIL import Image
import torch
from torchvision import transforms
from vit_pytorch import ViT

# 加载预训练的ViT模型
model = ViT('B_16_imagenet1k', pretrained=True)

# 图像预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 加载图像
image = Image.open('image.jpg')
image = transform(image).unsqueeze(0)

# 使用模型进行预测
with torch.no_grad():
    logits = model(image)

# 获取预测结果
preds = torch.softmax(logits, dim=1)
top_pred = torch.argmax(preds, dim=1).item()

# 打印预测结果
print(f"Predicted class: {top_pred}")

这段代码首先加载了预训练的ViT模型，并定义了图像预处理的步骤。然后，它加载了要分类的图像，并使用模型进行预测。最后，它打印出预测的类别。