运行vision transformer代码

运行Vision Transformer的代码可以按照以下步骤进行：

1. 首先，确保你已经安装了Python和PyTorch，并且具备相应的环境设置。

2. 下载并导入Vision Transformer的代码库。你可以使用引用和引用中提供的链接来获取完整的代码和相关资源。

3. 解压下载的代码文件，并打开代码文件夹。

4. 在代码文件夹中，你可以找到一个主要的Python代码文件，通常命名为"main.py"或"train.py"。打开这个文件。

5. 在代码文件中，你可能需要根据自己的需求进行一些配置。这些配置包括数据集路径、模型超参数、训练参数等。

6. 确保你已经下载了数据集，并将其放置在正确的位置。你可以根据代码中的说明来确定数据集的位置。

7. 运行代码。你可以在终端或命令提示符中输入以下命令运行代码：`python main.py`或`python train.py`。

8. 观察代码运行的输出。代码将会加载数据集、构建模型、进行训练，并输出训练过程中的相关信息和指标。

9. 根据代码中的说明，你可以选择保存训练好的模型权重，以备将来使用。

请注意，具体的代码运行步骤可能因代码库的不同而有所差异。因此，在运行代码之前，请确保仔细阅读代码库中的文档和说明，以确保正确地配置和运行代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于pytorch vision transformer的乳腺癌图像分类 完整代码+数据 可直接运行 毕业设计](https://download.csdn.net/download/weixin_55771290/87588788)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [VIT(vision transformer)实现图像分类](https://download.csdn.net/download/weixin_42715977/85494016)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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