vision transformer一般需要训练多久,多少个时期
时间: 2023-08-18 20:08:02 浏览: 70
训练Vision Transformer的时间和时期数量会受到多个因素的影响,如模型的大小、数据集的大小和复杂性、训练技巧等等。一般来说,较大的模型需要更长的训练时间和更多的时期才能得到较好的性能。而对于较小的模型和较小的数据集,训练时间和时期数量则可以相应减少。
以目前最知名的Vision Transformer模型ViT(Vision Transformer)为例,其在许多大型数据集上的训练时间和时期数量通常为数天至数周的范围。例如,ViT在ImageNet-1k数据集上的训练通常需要2-4天的时间和300-500个时期。当然,这也会受到训练技巧、硬件环境等因素的影响。
相关问题
vision transformer和swin transformer训练需要几块gpu
Vision Transformer(ViT)和Swin Transformer是两种常用的图像分类模型。它们在训练时所需的GPU数量可以根据具体情况而定,取决于模型的规模和数据集的大小。
对于Vision Transformer(ViT),通常情况下,较小规模的模型可以在一块GPU上进行训练。但是,对于更大规模的模型,如ViT-Large,可能需要使用多块GPU进行训练,以加快训练速度和提高性能。
对于Swin Transformer,由于其设计上的局部注意力机制,相对于传统的Transformer模型,它在训练时可以更好地利用单块GPU的计算资源。因此,通常情况下,Swin Transformer可以在一块GPU上进行训练。
需要注意的是,除了模型规模和数据集大小外,还有其他因素可能会影响训练所需的GPU数量,例如GPU的内存大小、批量大小等。因此,在具体应用中,需要根据实际情况进行调整和优化。
vision transformer训练
Vision Transformer是一种新型的神经网络模型,它使用自注意力机制来处理图像数据。训练Vision Transformer需要大量的图像数据和计算资源,通常使用大规模的数据集和分布式训练技术。此外,还需要对模型进行适当的超参数调整和正则化,以避免过拟合和提高模型的泛化能力。最终,训练出的Vision Transformer可以用于图像分类、目标检测、语义分割等任务。
相关推荐
![pptx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083543.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)