Vision Transformer in PyTorch

Vision Transformer是一种基于Transformer的图像分类模型，它将图像分割成若干个patch，并使用Transformer编码器来学习patch之间的关系，从而实现图像分类任务。在PyTorch中，可以使用torchvision库中的`vision_transformer`模块来实现Vision Transformer模型。

以下是一个简单的示例代码：

import torch
import torchvision
from torchvision.models import vision_transformer

model = vision_transformer.ViT(num_classes=10)
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = model(input_tensor)

在上面的代码中，我们创建了一个具有10个类别的Vision Transformer模型，并将一个大小为1x3x224x224的张量作为输入。模型的输出是一个大小为1x10的张量，表示每个类别的概率。