torchvision.models import vision_transformer
时间: 2023-11-25 22:04:46 浏览: 78
```python
from torchvision.models import vision_transformer
# 通过导入vision_transformer模块,可以使用其中的VisionTransformer类来构建和训练ViT模型。
# 示例代码:
model = vision_transformer.VisionTransformer(
img_size=224, # 输入图像的大小
patch_size=16, # 每个patch的大小
num_classes=1000, # 分类的类别数
dim=768, # Transformer模型的维度
depth=12, # Transformer模型的层数
heads=12, # 注意力头的数量
mlp_dim=3072, # MLP隐藏层的维度
dropout=0.1, # Dropout的概率
emb_dropout=0.1 # Embedding Dropout的概率
)
# 这里只是一个示例,你可以根据自己的需求调整参数。
```
--相关问题--:
1. 如何导入torchvision中的其他模型?
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相关问题
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:
```python
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。
帮我写一个基于Vision Transformer将一个png图片集进行分类的代码
好的,以下是基于Vision Transformer的png图片分类代码:
```python
import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
from torchvision.models import vision_transformer
# 加载预训练模型
model = vision_transformer.ViT('B_16', num_classes=10, pretrained=True)
# 定义图像变换
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
img = Image.open('test.png')
# 图像变换
img = transform(img)
# 增加一维作为batch
img = img.unsqueeze()
# 预测分类
with torch.no_grad():
output = model(img)
# 获取预测结果
pred = torch.argmax(output, dim=1)
# 打印预测结果
print('预测结果为:', pred.item())
```
希望能对你有所帮助!