vision transformer需要什么显卡跑

Vision Transformer 模型在训练和推理时都需要大量的计算资源，对于较大的模型和数据集，需要使用高性能的显卡进行训练。通常，建议使用 NVIDIA 的高性能显卡，如 NVIDIA A100、NVIDIA V100、NVIDIA Titan RTX、NVIDIA GeForce RTX 3090 等。使用这些显卡有助于加速模型训练和推理，提高效率和准确性。

相关问题

vision transformer

Vision Transformer 是一种用于计算机视觉任务的模型，它基于 Transformer 模型架构。Transformer 是一种用于自然语言处理 (NLP) 的模型，它通过 self-attention 来捕捉句子中单词之间的关系。在 Vision Transformer 中，它使用类似的方法来捕捉图像中像素之间的关系。

Vision Transformer 的架构由两部分组成：一个特征提取器 (feature extractor) 和一个 Transformer 头 (Transformer head)。特征提取器将输入图像编码为特征向量，而 Transformer 头则通过 self-attention 来学习在这些特征向量中的关系。

Vision Transformer 在图像分类、目标检测、实例分割等视觉任务中取得了出色的性能，它也是近年来在这些任务中表现最优秀的模型之一。

vision transformer与mobile vision transformer相比有哪些不足

根据引用[1]和引用，可以得出以下关于Vision Transformer（ViT）和Mobile Vision Transformer（MoCoViT）的不足之处的信息：

1. 复杂性：Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer的架构，它在处理图像数据时需要将图像分割成小的图块，并将它们作为输入序列传递给Transformer模型。这种图像分割和序列化的过程增加了模型的复杂性和计算成本。

2. 计算效率：由于Vision Transformer（ViT）的复杂性，它在移动设备上的计算效率可能较低。Mobile Vision Transformer（MoCoViT）是为了解决这个问题而提出的，它试图在复杂性和性能之间取得平衡，以设计一种轻量级的Transformer架构。

3. 参数量：Vision Transformer（ViT）通常具有大量的参数，这可能导致在移动设备上的存储和计算资源的限制。Mobile Vision Transformer（MoCoViT）旨在减少参数量，以适应移动设备的资源限制。

综上所述，相对于Vision Transformer（ViT），Mobile Vision Transformer（MoCoViT）在复杂性、计算效率和参数量方面都有一定的改进，以适应移动设备的需求。