swin transformer 不用gpu

Swim Transformer是一种基于自注意力机制的模型，它在训练和推理阶段不需要使用GPU。这是因为Swim Transformer模型相较于传统的基于卷积神经网络的模型来说，具有更高效的计算方式。Swim Transformer模型采用了稀疏注意力机制，使得在处理长序列数据时能够更加高效地运行。而且Swim Transformer模型在设计时考虑了更加高效的计算方式，使得它不需要依赖于GPU来进行训练和推理。

Swim Transformer模型的高效性还体现在其参数量相对较小的特点上。相比于一些需要大量参数和计算资源的深度学习模型，Swim Transformer模型的参数数量相对较少，这使得它可以在CPU上进行高效的训练和推理。另外，Swim Transformer模型在构建时还考虑了计算的并行性，使得它可以在多核CPU上进行并行计算，从而进一步提高了计算效率。

总的来说，Swim Transformer模型由于其高效的计算方式和相对较小的参数量，使得它在训练和推理时不需要依赖于GPU。这使得Swim Transformer模型在一些资源有限的环境下也能够进行高效的运算，为一些需要在较低计算资源下运行的场景提供了可能。