谷歌vit GitHub地址

谷歌的 Vision Transformer (ViT) 模型最早是由Google AI在2021年发布的一篇名为《ImageNet Classification with Vision Transformers》的研究论文中提出的。这个模型将Transformer架构应用于计算机视觉任务，并在图像分类方面取得了显著的成绩。

如果你想查看ViT模型的原始GitHub代码库，它通常不会直接托管在Google的官方GitHub上，因为这些大型模型的代码往往会在它们的官方网站或者研究团队的GitHub组织页面上发布。最准确的信息应该是来自该模型的开发者，通常是DeepMind或者相关的研究者。

你可以访问以下链接以查找Vision Transformer的相关资源：

1. DeepMind官方GitHub: https://github.com/deepmind/vision_transformer/
2. Google AI GitHub: https://github.com/google-research/vision_transformers

请注意，由于版权和更新的原因，实际的GitHub地址可能会有所变化，建议直接搜索上述关键词来找到最新的版本和文档。

相关问题

vit预训练模型下载

您可以通过以下链接下载vit预训练模型：[https://github.com/google-research/vision_transformer#pretrained-models](https://github.com/google-research/vision_transformer#pretrained-models)。在这个链接中，您将找到vit-base-patch16-224和vit-large-patch16-224两种预训练模型的下载链接。请注意，这些模型是由Google Research开发的，并且可能需要根据您的具体用途进行适当的许可和使用。

simclr预训练vit代码

SimCLR是一种自监督学习方法，可以用于图像分类、目标检测、分割等各种计算机视觉任务。而ViT（Vision Transformer）则是一种全新的计算机视觉模型，使用了Transformer架构来实现图像分类任务，其具有很高的表现力和可扩展性。

最近，有一些研究者结合了SimCLR和ViT，进行了预训练和微调，从而取得了非常好的效果。这些研究者还公开了预训练代码，可以供其他研究者进行参考和使用。

具体而言，SimCLR预训练ViT的代码实现可以参考以下两个Github仓库：

1. https://github.com/google-research/simclr/tree/master/vision_transformer

2. https://github.com/facebookresearch/deit

这些代码实现基于PyTorch深度学习框架，包含了模型定义、数据读取、优化器设置等各种必要的组件，可以帮助研究者快速地进行实验和验证。同时，这些代码还包含了详细的注释和说明，有助于理解算法的实现原理。

如果您对SimCLR预训练ViT的代码实现有任何问题或疑问，请随时在此提出。另外，以下是一些相关问题，供您参考：