vit的预训练模型怎么用

引用\[1\]:自己在网上找后缀为pth的VIT预训练模型花了很长时间，现在上传到百度网盘，提供给有需要的人。因为自己需要，我只下载了imagenet21k+imagenet2012_ViT-B_16-224和imagenet21k+imagenet2012_ViT-B_16两个base的，其他的请自行翻越去Google网盘中下载，指路：https://drive.google.com/drive/folders/1azgrD1P413pXLJME0PjRRU-Ez-4GWN-Shttps://drive.google.com/drive/folders/1azgrD1P413pXLJME0PjRRU-Ez-4GWN-S 。

问题: vit的预训练模型怎么用?
回答: 使用VIT预训练模型的步骤如下：
1. 首先，确保你已经下载了所需的预训练模型文件。根据提供的链接，你可以从Google网盘中下载其他预训练模型文件。
2. 将下载的.pth文件保存到你的本地计算机上的适当位置。
3. 在你的代码中，使用Python的torchvision库加载预训练模型。首先，导入所需的库：

   import torch
   import torchvision.models as models

4. 使用torchvision.models中的函数加载预训练模型。例如，如果你下载了imagenet21k+imagenet2012_ViT-B_16-224.pth文件，可以使用以下代码加载模型：

   model = models.vit_base_patch16_224(pretrained=False)

注意，pretrained参数设置为False，因为我们将使用自己下载的预训练模型。
5. 使用torch.load函数加载预训练模型的权重。例如，如果你的预训练模型文件名为"vit_model.pth"，可以使用以下代码加载权重：

   model.load_state_dict(torch.load("vit_model.pth"))

6. 现在，你可以使用加载的预训练模型进行推理或微调，具体取决于你的任务需求。

请注意，以上步骤是一般的使用方法，具体的代码可能因你的任务和框架而有所不同。确保根据你的需求进行适当的调整和修改。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [ViT pre-trained models 预训练模型下载](https://blog.csdn.net/whwhjy/article/details/120820277)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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