如何使用timm库中的vit冻结参数之后进行分类训练
时间: 2023-05-21 13:07:32 浏览: 89
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如何使用timm库中的vit进行分类训练
这是一个好问题!使用 timm 库的 vit 进行分类训练需要三个步骤:
1. 加载预训练的模型:从 timm 库中加载 Vit 模型,可以使用 `timm.create_model('vit_base_patch16_224', pretrained=True)` 命令加载一个预训练的基础模型。
2. 替换头部(Heads):使用 `nn.Linear` 替换预训练模型的头部,比如:`model.head = nn.Linear(in_features=768, out_features=num_classes)`,这里 num_classes 是你希望分类的数量。
3. 训练:使用分批训练技术(Batch training technique)和梯度下降优化算法(Gradient descent optimization algorithm)在训练数据上进行分类训练。
希望这能帮到你!
如何查看timm库中vit的输入大小
您可以通过以下代码来查看timm库中vit的输入大小:
```
import timm
import torch
model = timm.create_model('vit_base_patch16_224', pretrained=True)
input_shape = (3, 224, 224)
dummy_input = torch.randn(1, *input_shape)
output = model(dummy_input)
print(output.shape)
```
其中,timm.create_model('vit_base_patch16_224', pretrained=True)创建了一个VIT模型,并加载了预训练的参数。然后,我们通过torch.rand生成一个张量作为示例输入数据,并将其传递给模型来获取输出结果。最后,我们打印输出结果的形状,即可得到VIT模型的输入大小,为(1, 1000)。