帮我写一个基于Vision Transformer将一个png图片集进行分类的代码

好的，以下是基于Vision Transformer的png图片分类代码：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
from torchvision.models import vision_transformer

# 加载预训练模型
model = vision_transformer.ViT('B_16', num_classes=10, pretrained=True)

# 定义图像变换
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[.485, .456, .406], std=[.229, .224, .225])
])

# 加载图片
img = Image.open('test.png')

# 图像变换
img = transform(img)

# 增加一维作为batch
img = img.unsqueeze()

# 预测分类
with torch.no_grad():
    output = model(img)

# 获取预测结果
pred = torch.argmax(output, dim=1)

# 打印预测结果
print('预测结果为：', pred.item())

希望能对你有所帮助！