swintransformer配置
时间: 2023-10-29 16:54:05 浏览: 50
Swin Transformer 是一种基于注意力机制的视觉Transformer模型,适用于图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务。以下是一个基本的 Swin Transformer 的配置示例:
```python
import torch
from swin_transformer import SwinTransformer
# 定义 Swin Transformer 的配置
config = {
'img_size': 224, # 输入图像尺寸
'patch_size': 4, # Patch 大小
'in_chans': 3, # 输入通道数
'num_classes': 1000, # 分类类别数
'embed_dim': 96, # 嵌入维度
'depths': [2, 2, 6, 2], # 各个阶段的层数
'num_heads': [3, 6, 12, 24], # 各个阶段的头数
'window_size': 7, # 窗口大小
'mlp_ratio': 4, # MLP 扩展比率
'qkv_bias': True, # 是否使用偏置项
'qk_scale': None, # 缩放因子,None 表示自动计算
'drop_rate': 0.0, # Dropout 比率
'attn_drop_rate': 0.0, # 注意力 Dropout 比率
'drop_path_rate': 0.1, # DropPath 比率
'norm_layer': torch.nn.LayerNorm # 归一化层类型
}
# 创建 Swin Transformer 模型
model = SwinTransformer(**config)
```
这是一个简单的 Swin Transformer 配置示例,您可以根据您的任务需求进行调整和修改。注意,上面的示例是使用`swin_transformer`库创建模型的方式,您需要确保已经正确安装了该库。