torchvision中vit_b_16的参数有哪些
时间: 2023-05-11 16:02:31 浏览: 99
vit_b_16模型的参数包括:
- image_size: 输入图像的大小
- patch_size: 每个patch的大小
- num_classes: 分类数
- dim: 模型中transformer的维度
- depth: 模型中transformer的层数
- heads: 模型中transformer的头数
- mlp_dim: 模型中transformer中全连接层的维度
- dropout: 模型中的dropout率
- emb_dropout: 模型中的embedding dropout率
相关问题
如何在pytorch中修改torchvision的vit_b_16的mlp层
可以通过以下代码修改torchvision的vit_b_16的mlp层:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
class ModifiedViT(nn.Module):
def __init__(self):
super(ModifiedViT, self).__init__()
self.vit = models.vit_b_16(pretrained=True)
self.vit.mlp = nn.Sequential(
nn.Linear(768, 1024),
nn.ReLU(),
nn.Linear(1024, 768),
nn.ReLU(),
nn.Linear(768, 3072),
nn.ReLU(),
nn.Linear(3072, 768),
nn.ReLU(),
nn.Linear(768, 768)
)
def forward(self, x):
return self.vit(x)
model = ModifiedViT()
```
这里我们定义了一个新的类ModifiedViT,继承自nn.Module,然后在构造函数中初始化了一个预训练的vit_b_16模型,并修改了其mlp层的结构。最后我们定义了一个前向传播函数forward,将输入x传入vit模型中,返回输出结果。最后我们实例化了这个类,得到了一个新的模型model。
如何在pytorch中调用torchvision的vit_b_16的mlp层
你可以使用以下代码在 PyTorch 中调用 torchvision 的 vit_b_16 的 MLP 层:
```python
import torch
import torchvision.models as models
model = models.vit_b_16(pretrained=True)
mlp_layer = model.head
```
这将加载预训练的 vit_b_16 模型,并将其 MLP 层存储在变量 `mlp_layer` 中。你可以使用 `mlp_layer` 进行推理或微调。