swin-transformer人脸识别代码

Swin Transformer是一种基于Transformer架构的图像分类模型，它在图像分类任务上取得了很好的效果。虽然Swin Transformer主要用于图像分类，但可以通过微调来应用于人脸识别任务。

以下是一个简单的Swin Transformer人脸识别代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision.models import swin_transformer

# 加载预训练的Swin Transformer模型
model = swin_transformer.SwinTransformer()

# 替换最后一层分类器，适应人脸识别任务
model.head = nn.Linear(model.head.in_features, num_classes)

# 加载人脸数据集并进行预处理
dataset = YourFaceDataset(...)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, ...)

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

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for images, labels in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 使用训练好的模型进行人脸识别
test_images = YourTestImages(...)
outputs = model(test_images)
predicted_labels = torch.argmax(outputs, dim=1)

请注意，以上代码只是一个简单示例，实际应用中可能需要根据具体任务进行修改和调整。另外，还需要根据实际情况加载人脸数据集、定义损失函数、优化器等。