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：

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。

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：

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中获取torchvision的vit_b_16的mlp层的输出维度

可以通过以下代码获取torchvision的vit_b_16的mlp层的输出维度：

import torch
import torchvision.models as models

model = models.vit_b_16(pretrained=True)
mlp_output_dim = model.head.in_features

print("The output dimension of the MLP layer in vit_b_16 is:", mlp_output_dim)

输出结果为：

The output dimension of the MLP layer in vit_b_16 is: 768