EfficientVit复现

### 如何复现 EfficientViT 模型

#### 获取官方资源和支持材料
为了成功复现 EfficientViT 模型，建议从官方渠道获取最新的源码和文档。由于该模型已经在 GitHub 上获得了广泛关注并形成了活跃的开源社区[^1]，可以从项目的仓库下载完整的实验代码。

#### 准备环境配置
确保开发环境中安装了必要的依赖库以及兼容版本的 PyTorch 和 CUDA 工具包。对于希望加速推理过程的情况，可以考虑集成 NVIDIA 的 TensorRT 来获得更好的性能表现。

#### 下载预训练权重文件
通常情况下，研究者会提供经过大规模数据集预先训练好的网络参数作为起点。这些权重可以帮助快速启动新的实验或微调任务特异性模型。访问项目页面寻找是否有可用的预训练模型链接。

#### 运行示例脚本
大多数深度学习框架都会附带一些简单的例子来展示基本功能。尝试运行 `train.py` 或类似的入口程序以验证设置是否正确无误。如果遇到任何问题，则查阅 README 文件中的说明部分寻求解决方案。

#### 调整超参数与定制化修改
基于具体应用场景的需求调整批量大小、迭代次数等关键因素；也可以探索不同损失函数的选择或是正则项系数的影响范围。此外，在某些特殊条件下可能还需要对原始架构做出一定改动以便更好地适应目标领域特性。

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 开始训练流程
python train.py --config configs/efficientvit.yaml

# 测试已保存的最佳模型效果
python test.py --checkpoint checkpoints/best_model.pth