在vit模型中，图片是怎么切成patch的？

在vit模型中，图片是通过将其分成固定大小的小块（称为patch）来进行切割的。这些patch通常是正方形的，并且它们的大小是由模型的超参数决定的。然后，每个patch都被视为一个独立的实体，并被送入模型进行处理。

相关问题

VIT模型 pytorch

在PyTorch中实现ViT模型，可以参考以下步骤：

1. 安装PyTorch：首先需要安装PyTorch，可以通过官网提供的命令进行安装：

pip install torch torchvision

2. 导入相关库：在PyTorch中实现ViT模型，需要导入torch、torchvision和transformers等库：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
from torchvision import transforms
from transformers import ViTModel

3. 定义ViT模型：可以使用transformers库提供的ViTModel类来定义ViT模型。其中，需要指定输入图像的大小和像素块的大小：

class ViT(nn.Module):
    def __init__(self, image_size=224, patch_size=16, num_classes=1000):
        super().__init__()
        self.patch_size = patch_size
        self.num_patches = (image_size // patch_size) ** 2
        self.patch_embedding = nn.Conv2d(3, 768, kernel_size=patch_size, stride=patch_size)
        self.transformer = ViTModel.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224')
        self.classifier = nn.Linear(768, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.patch_embedding(x).flatten(2).transpose(1, 2)
        x = self.transformer(x).last_hidden_state.mean(1)
        x = self.classifier(x)
        return x

在上述代码中，使用了transformers库提供的预训练模型google/vit-base-patch16-224，并且通过ViTModel.from_pretrained()方法加载了预训练的权重参数。

4. 加载数据集和训练模型：可以使用PyTorch提供的数据集和训练工具来训练ViT模型。

# 加载数据集
transform = transforms.Compose([transforms.Resize(224),
                                transforms.CenterCrop(224),
                                transforms.ToTensor(),
                                transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

# 定义模型、损失函数和优化器
model = ViT()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        if (i + 1) % 100 == 0:
            print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'
                  .format(epoch + 1, num_epochs, i + 1, len(train_loader), loss.item()))

# 测试模型
with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()
    print('Accuracy of the model on the test images: {} %'.format(100 * correct / total))

在上述代码中，使用了PyTorch提供的CIFAR10数据集，并且使用了Adam优化器来更新模型参数。在训练完成后，可以使用测试集来评估模型的准确率。

轻量级模型vit模型

### 轻量级Vision Transformer (ViT) 模型概述

近年来，在计算机视觉领域，基于Transformer的模型因其卓越的数据拟合能力和强大的远程依赖关系学习能力而受到广泛关注[^1]。然而，传统的大规模Transformer变体通常伴随着高昂的计算成本和硬件需求，这限制了它们在资源受限环境下的应用范围[^2]。

为了克服这些问题，研究者们提出了多种策略来构建更加轻量化且高效的Vision Transformer（ViT）。具体措施包括但不限于：

- **参数修剪**：借鉴卷积神经网络(CNN)中的剪枝技术，去除冗余权重或通道以减少不必要的计算开销。

- **简化架构设计**：通过调整内部组件配置，如缩减层数、优化自注意力机制的设计等方式降低整体复杂度。

- **引入局部感受野**：结合CNN的空间归纳偏差特性，增强对局部特征的理解力，进而改善泛化表现特别是针对小型数据集的情况。

#### Visformer 架构实例

一种具体的解决方案是由Visformer提出的新型架构——Vision-friendly Transformer(ViTF)。此方案旨在平衡效率与效能之间的矛盾点，并特别强调于低功耗平台上的适用性。实验结果显示，在保持相近甚至超越原有纯Transformer及经典CNN的基础上，Visformer能够在更少的操作次数内完成高质量的任务处理，尤其适合移动终端或其他边缘计算场景的应用开发。

import torch.nn as nn

class Visformer(nn.Module):
    def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, embed_dim=768, depth=12, num_heads=12, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, drop_rate=0., attn_drop_rate=0., drop_path_rate=0.):
        super().__init__()
        
        self.patch_embed = PatchEmbed(img_size=img_size, patch_size=patch_size, in_chans=3, embed_dim=embed_dim)

        dpr = [x.item() for x in torch.linspace(0, drop_path_rate, depth)]  # stochastic depth decay rule
        
        self.blocks = nn.Sequential(*[
            Block(
                dim=embed_dim,
                num_heads=num_heads,
                mlp_ratio=mlp_ratio,
                qkv_bias=qkv_bias,
                drop=drop_rate,
                attn_drop=attn_drop_rate,
                drop_path=dpr[i],
                norm_layer=nn.LayerNorm
            )
            for i in range(depth)])

        self.norm = nn.LayerNorm(embed_dim)
    
    def forward(self, x):
        x = self.patch_embed(x)
        x = self.blocks(x)
        x = self.norm(x)
        return x