ViT_pytorch 分类实例

以下是使用ViT_pytorch进行分类的示例：

import torch
from vit_pytorch import ViT

# 创建ViT实例
v = ViT(
    image_size=256,
    patch_size=32,
    num_classes=1000,
    dim=1024,
    depth=6,
    heads=16,
    mlp_dim=2048,
    dropout=0.1,
    emb_dropout=0.1
)

# 准备输入图像
img = torch.randn(1, 3, 256, 256)

# 进行分类预测
preds = v(img)  # (1, 1000)

这个示例中，我们首先导入必要的库并安装vit-pytorch。然后，我们创建了一个ViT实例，并设置了一些参数，例如图像大小、补丁大小、类别数量等。接下来，我们准备输入图像，并将其传递给ViT实例进行分类预测。最后，我们得到了预测结果preds，它是一个形状为(1, 1000)的张量，表示对于给定图像的1000个类别的预测概率。