Swin Trans python

关于Swin Transformer在Python中的实现
对于Swin Transformer，在Python中的实现在多个开源库和框架中有提供支持。官方提供了详细的说明文档以及代码样例来帮助开发者理解和应用这一模型[^1]。
安装依赖包
为了能够顺利运行Swin Transformer的相关程序，首先需要安装必要的环境和支持软件包：
pip install torch torchvision torchaudio
pip install timm
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这些命令会安装PyTorch及其相关工具链，还有timm这个包含了多种先进视觉模型（包括不同版本的Swin Transformer）的第三方库。
加载预训练模型
下面是一个简单的例子展示如何加载并使用一个已经预先训练好的Swin Transformer模型来进行图像分类任务：
import torch
from PIL import Image
from timm.models import create_model
from timm.data.transforms_factory import create_transform

model_name = 'swin_base_patch4_window7_224' # 可选其他变体如'swin_large'
img_size = (224, 224)

transform = create_transform(input_size=img_size)[0]

# 创建模型实例，并设置为评估模式
model = create_model(model_name=model_name, pretrained=True).eval()

def predict(image_path):
img = Image.open(image_path).convert('RGB')
input_tensor = transform(img).unsqueeze(0) # 增加batch维度

with torch.no_grad():
output = model(input_tensor)

probabilities = torch.nn.functional.softmax(output[0], dim=0)
top5_prob, top5_catid = torch.topk(probabilities, 5)
return [(prob.item(), idx.item()) for prob, idx in zip(top5_prob, top5_catid)]

print(predict('./example.jpg'))
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此段脚本展示了怎样利用timm库快速获取到一个特定配置下的Swin Transformer模型，并通过给定的一张图片作为输入得到预测的结果列表。这里只选择了前五个最可能类别及其对应的概率值输出。
自定义数据集上的微调
如果想要针对自己的数据集进行更进一步的应用，则可以考虑基于现有的权重参数对网络做迁移学习调整。这通常涉及到修改最后一层全连接层以适应新的标签空间大小，并重新训练整个架构直到收敛为止。