基于transformer的使用cpu进行图像分类例子

基于 Transformer 的模型通常用于文本生成和翻译等 NLP 任务，而不是图像分类。对于图像分类任务，通常使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等模型。

但是，如果你想要尝试使用 Transformer 模型进行图像分类，可能可以将图像转换为序列数据，然后应用 Transformer 模型进行分类。例如，可以将图像的像素值按照一定的顺序排列成一个序列，然后输入到 Transformer 模型中进行分类。

下面是一个使用 CPU 进行图像分类的例子，使用的是 PyTorch 框架。这个例子使用的是 ResNet18 模型，而不是 Transformer 模型。

import torch
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 加载模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

# 设置模型为评估模式
model.eval()

# 图像预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(
        mean=[0.485, 0.456, 0.406],
        std=[0.229, 0.224, 0.225]
    )
])

# 加载图像
img = Image.open('example.jpg')

# 预处理图像
img = transform(img)

# 增加一维作为 batch 维度
img = img.unsqueeze(0)

# 使用模型进行预测
with torch.no_grad():
    output = model(img)

# 获取预测结果
pred = torch.argmax(output, dim=1)

# 打印预测结果
print(pred)

在这个例子中，我们使用了一个已经训练好的 ResNet18 模型来进行图像分类。我们首先对图像进行了预处理，然后将其输入到模型中进行预测。输出的结果是一个概率分布，我们通过取最大值来得到分类结果。

需要注意的是，这个例子是使用 CPU 进行推理的，如果你对性能有更高的要求，可能需要使用 GPU 进行推理。