VIT pytorch

对于使用PyTorch实现Vision Transformer（ViT）模型，你可以使用Hugging Face库中的Transformers库进行实现。下面是一个使用PyTorch和Transformers库实现ViT的示例代码：

import torch
from transformers import ViTModel, ViTTokenizer

# 加载预训练的ViT模型和tokenizer
model_name = 'google/vit-base-patch16-224-in21k'
model = ViTModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = ViTTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 输入图像
image_path = 'path_to_image.jpg'

# 使用tokenizer将图像转换为输入格式
inputs = tokenizer(image_path, return_tensors='pt')

# 将输入传递给模型并获取输出
outputs = model(**inputs)

# 获取图像特征向量
image_features = outputs.last_hidden_state

# 输出图像特征向量的尺寸
print(image_features.size())

这里使用了Google的ViT-base-patch16-224-in21k预训练模型，你可以从Hugging Face的模型库中选择其他的预训练模型。