vit的simclr预训练权重

### 下载 Vision Transformer 使用 SimCLR 方法预训练的权重

为了下载使用 SimCLR 预训练过的 Vision Transformer (ViT) 权重，可以利用 Hugging Face 的 `transformers` 库以及其模型库中的资源[^1]。

Hugging Face 提供了一个方便的方法来加载预训练模型及其配置文件。对于特定于 SimCLR 训练方式下的 ViT 模型，可以通过指定正确的模型名称或路径来进行操作：

from transformers import ViTFeatureExtractor, ViTForImageClassification

feature_extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224')
model = ViTForImageClassification.from_pretrained('facebook/vits16-simclr')

上述代码片段展示了如何通过 Hugging Face 平台获取由 Facebook 提供并基于 SimCLR 方式预先训练好的 ViT 模型实例[^2]。请注意，在实际应用中可能需要根据最新的可用资源调整所使用的具体模型 ID 或者 URL 地址。

如果希望直接下载这些权重而不立即创建模型对象，则可以在命令行工具中执行如下 wget 命令（假设已知确切链接地址）:

wget https://huggingface.co/facebook/vits16-simclr/resolve/main/pytorch_model.bin -O vit_simclr_weights.bin

此命令会将目标网站上的二进制格式参数保存到本地磁盘上名为 `vit_simclr_weights.bin` 文件内[^3]。