vit adapter预训练权重
时间: 2023-11-26 09:02:35 浏览: 341
vit adapter预训练权重是指在使用ViT Adapter框架时,对ViT模型进行初始化的权重。根据引用中的描述,可以使用不同的预训练权重来进行训练,并且从更先进的预训练中获得额外的性能提升。例如,可以使用MAE权重替换DeiT权重来获得额外的增益。此外,引用中提到,可以使用不同的权重初始化ViT-T/S/B和ViT-L模型,以获得更好的性能。总之,vit adapter预训练权重的选择对于ViT Adapter的性能至关重要。
相关问题
vit transformer预训练模型
vit transformer预训练模型是ViT (Vision Transformer)的预训练模型,它是将Transformer引入到视觉领域的一次成功尝试。ViT的原理是将图像分割成不重叠的图块,并使用Transformer编码器将每个图块作为输入,然后通过自注意力机制来建立图像的全局特征表示。预训练模型ViT-B_16.npz是ViT的一种预训练权重文件,它包含了ViT模型在大规模图像数据集上预训练的参数。
参考资料:
: ViT (Vision Transformer)是首次成功将 Transformer引入到视觉领域的尝试,开辟了视觉Transformer的先河。这里先对ViT的原理进行阐述,并对预训练文件ViT-B_16.npz的内容做一个简要介绍。
: ViT (Vision Transformer)是首次成功将 Transformer引入到视觉领域的尝试,开辟了视觉Transformer的先河。其原理如图1所示。
: 我们提供从预训练的jax /亚麻模型转换而来的预训练的pytorch权重。 我们还提供微调和评估脚本。 获得了与类似的结果。 安装 创建环境: conda create --name vit --file requirements.txt conda activate vit 可用...
vit的预训练模型怎么用
引用\[1\]:自己在网上找后缀为pth的VIT预训练模型花了很长时间,现在上传到百度网盘,提供给有需要的人。因为自己需要,我只下载了imagenet21k+imagenet2012_ViT-B_16-224和imagenet21k+imagenet2012_ViT-B_16两个base的,其他的请自行翻越去Google网盘中下载,指路:https://drive.google.com/drive/folders/1azgrD1P413pXLJME0PjRRU-Ez-4GWN-Shttps://drive.google.com/drive/folders/1azgrD1P413pXLJME0PjRRU-Ez-4GWN-S 。
问题: vit的预训练模型怎么用?
回答: 使用VIT预训练模型的步骤如下:
1. 首先,确保你已经下载了所需的预训练模型文件。根据提供的链接,你可以从Google网盘中下载其他预训练模型文件。
2. 将下载的.pth文件保存到你的本地计算机上的适当位置。
3. 在你的代码中,使用Python的torchvision库加载预训练模型。首先,导入所需的库:
```python
import torch
import torchvision.models as models
```
4. 使用torchvision.models中的函数加载预训练模型。例如,如果你下载了imagenet21k+imagenet2012_ViT-B_16-224.pth文件,可以使用以下代码加载模型:
```python
model = models.vit_base_patch16_224(pretrained=False)
```
注意,pretrained参数设置为False,因为我们将使用自己下载的预训练模型。
5. 使用torch.load函数加载预训练模型的权重。例如,如果你的预训练模型文件名为"vit_model.pth",可以使用以下代码加载权重:
```python
model.load_state_dict(torch.load("vit_model.pth"))
```
6. 现在,你可以使用加载的预训练模型进行推理或微调,具体取决于你的任务需求。
请注意,以上步骤是一般的使用方法,具体的代码可能因你的任务和框架而有所不同。确保根据你的需求进行适当的调整和修改。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [ViT pre-trained models 预训练模型下载](https://blog.csdn.net/whwhjy/article/details/120820277)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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