vit预训练模型微调

为了微调ViT预训练模型，可以按照以下步骤进行操作：

1.加载预训练模型：使用torchvision中的预训练模型，可以使用以下代码加载ViT预训练模型：

import torch
import torchvision.models as models

model = models.vit_base_patch16_224(pretrained=True)

2.替换分类层：由于预训练模型是在ImageNet上进行训练的，因此需要将最后一层分类器替换为新的分类器，以适应新的任务。可以使用以下代码替换分类器：

import torch.nn as nn

num_classes = 10 # 新任务的类别数
model.classifier = nn.Linear(model.classifier.in_features, num_classes)

3.定义损失函数和优化器：根据任务的不同，可以选择不同的损失函数和优化器。例如，对于分类任务，可以使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器：

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

4.训练模型：使用训练数据对模型进行微调，可以使用以下代码进行训练：

for epoch in range(num_epochs):
    for images, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

5.评估模型：使用测试数据对微调后的模型进行评估，可以使用以下代码进行评估：

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

accuracy = 100 * correct / total
print('Accuracy: {}%'.format(accuracy))