pytorch如何修改timm库中ViT-B/16的head

您可以使用以下代码修改timm库中ViT-B/16的head：

import torch
import timm

model = timm.create_model('vit_base_patch16_384', pretrained=True)

# 修改head
model.head = torch.nn.Linear(in_features=model.head.in_features, out_features=10)

# 打印修改后的模型
print(model)

这将把ViT-B/16的head替换为一个具有10个输出特征的线性层。

相关问题

如何在pytorch中调用timm库中的ViT-B/16

您可以使用以下代码在pytorch中调用timm库中的ViT-B/16：

import torch
import timm

model = timm.create_model('vit_base_patch16_224', pretrained=True)

这将创建一个预训练的ViT-B/16模型，并将其存储在变量model中。您可以使用此模型进行推理或微调。

pytorch中如何在vit_b_16后加入全连接层

在 PyTorch 中，可以使用 nn.Sequential() 函数来将 ViT-B/16 模型和全连接层组合在一起。以下是一个示例代码：

import torch.nn as nn
from transformers import ViTModel

# 加载 ViT-B/16 模型
vit_model = ViTModel.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224')

# 定义全连接层
fc_layer = nn.Linear(in_features=768, out_features=10)

# 将 ViT-B/16 模型和全连接层组合在一起
model = nn.Sequential(vit_model, fc_layer)

在这个示例中，我们首先使用 `ViTModel.from_pretrained()` 函数加载了 ViT-B/16 模型。然后，我们定义了一个全连接层，其中输入特征数为 768（ViT-B/16 模型的输出特征数），输出特征数为 10。最后，我们使用 `nn.Sequential()` 函数将 ViT-B/16 模型和全连接层组合在一起，形成一个新的模型 `model`。

需要注意的是，这个示例中的全连接层只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体任务来设计合适的全连接层。