帮我写一个基于vit模型将一个图片集进行分类的代码
时间: 2023-03-30 21:01:49 浏览: 89
好的,我可以回答这个问题。以下是基于vit模型将一个图片集进行分类的代码:
```python
import torch
import torchvision
from torchvision import transforms
from PIL import Image
# 加载预训练的vit模型
model = torch.hub.load('facebookresearch/dino:main', 'dino_vits16')
# 设置图片预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[.485, .456, .406], std=[.229, .224, .225])
])
# 加载图片集
dataset = torchvision.datasets.ImageFolder('path/to/dataset', transform=transform)
# 创建数据加载器
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=False)
# 对每张图片进行分类
for images, labels in dataloader:
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs, 1)
print(predicted)
```
以上代码可以将指定路径下的图片集进行分类,输出每张图片的类别。需要注意的是,该代码使用的是预训练的vit模型,需要先安装torchvision和Pillow库。