有小数据集可用于vit代码的实现么?
时间: 2023-11-16 15:06:22 浏览: 60
是的,对于Vision Transformer (ViT)模型的实现,你可以使用一些小规模的图像数据集来进行复现。以下是一些常用的小型图像数据集,可以在实现ViT模型时使用:
1. CIFAR-10:CIFAR-10数据集包含10个类别的60000个32x32彩色图像,每个类别6000个图像。你可以在PyTorch官方教程中找到使用CIFAR-10数据集的示例代码。
2. MNIST:MNIST数据集是一个手写数字识别数据集,包含60000个训练图像和10000个测试图像,每个图像都是28x28的灰度图像。你可以在PyTorch官方教程中找到使用MNIST数据集的示例代码。
3. Fashion-MNIST:Fashion-MNIST数据集是一个包含10个类别的时尚商品图像数据集,包含60000个训练图像和10000个测试图像,每个图像都是28x28的灰度图像。你可以在PyTorch官方教程中找到使用Fashion-MNIST数据集的示例代码。
这些小型数据集可以用于快速验证和调试ViT模型的实现,并确保代码的正确性。一旦你成功实现了ViT模型,你可以尝试在更大规模的图像数据集上进行训练和评估。
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基于预训练的ViT-Base模型,使用包含100种类型水果的数据集进行训练代码实现
以下是使用PyTorch实现的基于预训练的ViT-Base模型的代码,用于对包含100种水果的数据集进行训练:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets
from torch.utils.data import DataLoader
from timm.models.vision_transformer import VisionTransformer
# 定义超参数
batch_size = 32
learning_rate = 0.001
num_epochs = 10
# 定义数据增强和数据加载器
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
train_data = datasets.ImageFolder('./fruits-360/Training', transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_data = datasets.ImageFolder('./fruits-360/Test', transform=transform)
test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=batch_size, shuffle=True)
# 定义模型
model = VisionTransformer(img_size=224, patch_size=32, in_chans=3, num_classes=100)
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
# 前向传播
outputs = model(images)
loss = criterion(outputs, labels)
# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 每100个批次打印一次日志
if (i + 1) % 100 == 0:
print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'
.format(epoch + 1, num_epochs, i + 1, len(train_loader), loss.item()))
# 测试模型
with torch.no_grad():
correct = 0
total = 0
for images, labels in test_loader:
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
accuracy = 100 * correct / total
print('Test Accuracy of the model on the {} test images: {:.2f}%'.format(total, accuracy))
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), './vit_fruit_classification.pth')
```
在训练完模型后,可以使用测试集对模型进行评估,并将模型保存为.pth文件以备后续使用。
基于keras的vit手写数字识别代码
以下是基于Keras的ViT手写数字识别代码:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from vit_keras import vit
# 加载手写数字数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
# 调整数据形状
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1)
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1)
# 将标签转换为独热编码
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=10)
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes=10)
# 定义ViT模型
vit_model = vit.vit_b16(
image_size=28,
activation='softmax',
pretrained=False,
include_top=True,
pretrained_top=False,
classes=10
)
# 编译模型
vit_model.compile(
optimizer=Adam(),
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy']
)
# 训练模型
vit_model.fit(
x_train,
y_train,
batch_size=128,
epochs=10,
validation_data=(x_test, y_test)
)
# 评估模型
_, accuracy = vit_model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', accuracy)
```
在这个例子中,我们使用了 `vit_keras` 库来构建ViT模型,该模型用于手写数字识别。我们首先加载手写数字数据集并调整数据形状,接着将标签转换为独热编码。然后,我们使用 `vit.vit_b16` 函数定义ViT模型,并使用Adam优化器和交叉熵损失函数编译模型。最后,我们使用 `fit` 函数训练模型,并使用 `evaluate` 函数评估模型的准确性。
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