vision transformer decoder

很抱歉，根据提供的引用内容，没有提到Vision Transformer Decoder。但是，根据Transformer的结构，Transformer Decoder通常用于序列到序列的任务，例如机器翻译。Decoder通常包含多个Transformer Block，每个Block中包含多头注意力机制和前馈神经网络。Decoder的输入是Encoder的输出和上一个时间步的输出，输出是下一个时间步的预测结果。在Vision Transformer中，Decoder的应用可能需要进一步的研究和探索。

相关问题

用vision transformer搭建的decoder

对于使用 Vision Transformer（ViT）搭建的解码器（decoder），一种常见的方法是将 ViT 与一些传统的解码器结构进行组合。ViT 主要用于图像的编码，将图像转换为一系列的特征向量。而解码器则用于从这些特征向量中生成目标输出，比如图像的标注或者图像的生成。

一种常见的组合方式是将 ViT 的输出特征向量作为输入，然后使用自注意力机制（self-attention）和前馈神经网络（feed-forward neural network）来进行解码。这个解码器可以类似于 Transformer 模型中的解码器部分，但是在输入端使用了 ViT 的特征向量。

具体来说，解码器可以包括多个自注意力层和前馈神经网络层。自注意力层用于捕捉输入序列中的上下文关系，而前馈神经网络层则用于对特征进行非线性变换和映射。通过多层的自注意力和前馈神经网络的堆叠，解码器可以逐步生成输出序列。

需要注意的是，这只是一种可能的方式来搭建使用 Vision Transformer 的解码器。具体的实现细节可能因任务和需求而有所差异。

你好，我现在基于vision transformer做机器学习任务。我用的是一个分类的模型，但是我现在想要做回归预测，输出连续值，请问我该如何改动我的代码

要将分类模型改为回归模型，您需要进行以下更改：

1. 更改输出层的激活函数。分类模型通常使用 softmax 激活函数，而回归模型则使用线性激活函数。因此您需要更改输出层的激活函数。

2. 更改损失函数。分类模型通常使用交叉熵损失函数，而回归模型则使用均方误差损失函数。因此您需要更改损失函数以适应回归任务。

3. 更改输出的数据类型。分类模型的输出是一个离散的类别标签，而回归模型的输出是一个连续的数值。因此您需要更改输出的数据类型，以便能够输出连续值。

具体来说，您可以按照以下步骤进行更改：

1. 更改输出层的激活函数。如果您使用 PyTorch 编写代码，您可以使用 nn.Linear 层来定义输出层，并将激活函数设置为 nn.Identity。

class RegressionModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.encoder = VisionTransformer(...)
        self.decoder = nn.Linear(...)

    def forward(self, x):
        x = self.encoder(x)
        x = self.decoder(x)
        return x

2. 更改损失函数。如果您使用 PyTorch 编写代码，您可以使用 nn.MSELoss 来定义均方误差损失函数。

criterion = nn.MSELoss()

3. 更改输出的数据类型。如果您使用 PyTorch 编写代码，您可以在模型的 forward 函数中将输出转换为 float 类型。

def forward(self, x):
    x = self.encoder(x)
    x = self.decoder(x)
    x = x.float()
    return x

通过以上的更改，您的分类模型就可以转化为回归模型了。