使用pytorch 实现beit预训练模型 代码实现，并给出测试案例

首先，需要从PyTorch Hub中下载BEiT模型。我们可以使用以下代码：

import torch
model = torch.hub.load('facebookresearch/beit', 'beit_base_patch16_224', pretrained=True)

接下来，我们需要加载测试数据并将其预处理为模型所需的格式。在这里，我们将使用CIFAR-10数据集作为示例。代码如下：

import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets

# Define transforms for data preprocessing
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(
        mean=[0.485, 0.456, 0.406],
        std=[0.229, 0.224, 0.225]
    )
])

# Load CIFAR-10 dataset
test_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

现在，我们可以使用PyTorch DataLoader将数据集加载到模型中进行测试。代码如下：

import torch.utils.data as data

# Define dataloader for test dataset
test_loader = data.DataLoader(
    test_dataset,
    batch_size=16,
    shuffle=False,
    num_workers=2
)

# Test the model on the test dataset
model.eval()
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()

print('Accuracy of the model on the test images: {} %'.format(100 * correct / total))

这将打印出模型在测试数据集上的准确度。