vit模型训练结果带有损失函数和各种训练图的代码

VIT（Vision Transformer）模型是一种基于Transformer架构的图像识别模型，其训练通常涉及到PyTorch这样的深度学习框架。以下是使用PyTorch进行ViT模型训练的基本代码示例，其中包含了损失函数和训练图：

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import datasets, transforms

# 定义ViT模型
class ViTModel(nn.Module):
    # ... (模型结构定义)

def train_vit(model, dataloader, criterion, optimizer, device):
    model.train()
    running_loss = 0.0
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(dataloader):
        data, target = data.to(device), target.to(device)
        
        optimizer.zero_grad()  # 清空梯度
        outputs = model(data)  # 前向传播
        loss = criterion(outputs, target)  # 计算损失

        loss.backward()  # 反向传播
        optimizer.step()  # 更新权重

        running_loss += loss.item() * data.size(0)  # 累加每个批次的损失

    avg_loss = running_loss / len(dataloader.dataset)  # 平均损失
    return avg_loss

# 初始化模型、损失函数（如交叉熵Loss）、优化器（如Adam），并选择设备（GPU或CPU）
model = ViTModel().to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 准备数据加载器
train_loader = ...  # 使用transforms构建的数据加载器
for epoch in range(num_epochs):
    train_loss = train_vit(model, train_loader, criterion, optimizer, device)
    print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {train_loss}")

# 训练过程中可以保存训练图，比如使用TensorBoard记录loss值，这需要额外安装TensorBoard库
# tensorboard_logs = SummaryWriter(log_dir="runs/vit_training")
# tensorboard_logs.add_scalar('Training/Loss', train_loss, global_step=epoch)