基于tensorflow的vit模型的图像分类代码

以下是基于TensorFlow的ViT模型的图像分类代码示例：

import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
from tensorflow.keras.layers.experimental.preprocessing import Resizing
from vit_keras import vit, utils

# Load the CIFAR-10 dataset
(ds_train, ds_test), ds_info = tfds.load('cifar10', split=['train', 'test'], with_info=True)

# Define some constants
NUM_CLASSES = ds_info.features['label'].num_classes
IMAGE_SIZE = 72  # ViT requires images to be divisible by 8

# Preprocess the data
def preprocess_data(data):
    x = data['image']
    y = tf.one_hot(data['label'], NUM_CLASSES)
    x = Resizing(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE)(x) / 255.0  # Resize and normalize
    return x, y

ds_train = ds_train.map(preprocess_data).batch(32).prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE)
ds_test = ds_test.map(preprocess_data).batch(32).prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE)

# Define the ViT model
model = vit.vit_b16(
    image_size=IMAGE_SIZE,
    activation='softmax',
    classes=NUM_CLASSES,
    include_top=True,
    pretrained=True
)

# Compile the model
model.compile(
    optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
    loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(),
    metrics=[tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy()]
)

# Train the model
model.fit(
    ds_train,
    validation_data=ds_test,
    epochs=10
)

# Evaluate the model
model.evaluate(ds_test)

这个代码示例使用了 TensorFlow Datasets 中的 CIFAR-10 数据集，并使用了 ViT-B16 模型进行图像分类。首先，我们定义了一些常量，包括类别数量和图像大小。然后，我们定义了一个函数来对数据进行预处理，包括缩放和归一化。接下来，我们使用 `vit.vit_b16` 函数定义了 ViT 模型，并将其编译。最后，我们使用 `model.fit` 函数训练模型，并使用 `model.evaluate` 函数评估模型。