使用pytorch 实现beit预训练模型 代码实现,并给出测试案例
时间: 2024-06-06 17:01:59 浏览: 144
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。
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