如何替换nn.Transformers

如果您想替换nn.Transformers，可以考虑使用其他的自注意力机制模型，比如Google开发的Transformer-XL、Facebook开发的XLM-R、BART等。这些模型都是基于Transformer模型的改进版本，可以更好地处理长文本序列，同时还具有更强的语言建模能力。

另外，如果您需要更好的性能和更高的可定制性，您还可以考虑使用深度学习框架PyTorch的可扩展性API（TorchScript和C++ API）进行自定义模型开发。

相关问题

transformers做cifar10图像分类有loss曲线和准确率曲线并保存模型pytorch

好的，以下是使用 Transformers 模型进行 CIFAR-10 图像分类并保存模型的 PyTorch 代码，包括训练过程中的损失和准确率曲线：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from transformers import ViTModel, ViTConfig

# CIFAR-10 数据集
transform_train = transforms.Compose(
    [
        transforms.Pad(4),
        transforms.RandomCrop(32),
        transforms.RandomHorizontalFlip(),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)),
    ]
)

transform_test = transforms.Compose(
    [
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)),
    ]
)

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform_train)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform_test)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

# 模型定义
config = ViTConfig.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224')
model = ViTModel(config)
model.classifier = nn.Linear(config.hidden_size, 10)

# 训练参数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=5, gamma=0.1)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 训练过程
num_epochs = 10
train_loss = []
test_loss = []
train_acc = []
test_acc = []

for epoch in range(num_epochs):
    # 训练
    model.train()
    running_loss = 0.0
    correct = 0
    total = 0
    for i, (inputs, targets) in enumerate(trainloader):
        inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs.logits, targets)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        _, predicted = outputs.logits.max(1)
        total += targets.size(0)
        correct += predicted.eq(targets).sum().item()

    epoch_loss = running_loss / len(trainloader)
    epoch_acc = correct / total
    train_loss.append(epoch_loss)
    train_acc.append(epoch_acc)

    # 测试
    model.eval()
    running_loss = 0.0
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for i, (inputs, targets) in enumerate(testloader):
            inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device)
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs.logits, targets)

            running_loss += loss.item()
            _, predicted = outputs.logits.max(1)
            total += targets.size(0)
            correct += predicted.eq(targets).sum().item()

    epoch_loss = running_loss / len(testloader)
    epoch_acc = correct / total
    test_loss.append(epoch_loss)
    test_acc.append(epoch_acc)

    print(f"Epoch: {epoch+1}/{num_epochs} | Train Loss: {train_loss[-1]:.4f} | Train Acc: {train_acc[-1]*100:.2f}% | Test Loss: {test_loss[-1]:.4f} | Test Acc: {test_acc[-1]*100:.2f}%")

    # 调整学习率
    scheduler.step()

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), "vit_cifar10.pth")

在上述代码中，我们使用 PyTorch 自带的 CIFAR-10 数据集，并对数据进行了预处理。然后，我们定义了一个 ViT 模型，并将其分类器层替换为一个具有 10 个输出的线性层。接下来，我们定义了训练参数，包括损失函数、优化器、学习率调度器和设备。在训练循环中，我们对模型进行了训练和测试，并记录了训练和测试的损失和准确率。最后，我们将训练好的模型保存到文件中。

你可以根据需要调整代码中的超参数和模型定义来适应你的应用场景。

self.vit = ViTModel.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224')可以替换成什么

`ViTModel.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224')` 加载的是预训练的 ViT 模型的权重，如果你想重新训练一个新的 ViT 模型，可以使用 `ViTModel` 类来定义一个未经过预训练的 ViT 模型，然后将其作为 `self.vit` 的值进行赋值。示例代码如下：

from transformers import ViTModel

class ViT(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ViT, self).__init__()
        self.vit = ViTModel(
            image_size=32,
            patch_size=4,
            num_classes=10,
            dim=512,
            depth=6,
            heads=8,
            mlp_dim=1024,
            dropout=0.1,
            emb_dropout=0.1
        )
        self.fc = nn.Linear(512, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.vit(x)
        x = x.last_hidden_state.mean(dim=1)
        x = self.fc(x)
        return x

在上面的代码中，我们使用 `ViTModel` 类定义了一个未经过预训练的 ViT 模型。其中，`image_size` 表示输入图像的大小，`patch_size` 表示每个 patch 的大小，`num_classes` 表示分类的类别数，`dim` 表示 Transformer 模型的隐藏层维度，`depth` 表示 Transformer 模型的层数，`heads` 表示自注意力机制中的头数，`mlp_dim` 表示 Transformer 模型中全连接层的维度，`dropout` 表示 dropout 的概率，`emb_dropout` 表示输入嵌入层的 dropout 概率。

接下来，我们添加了一个全连接层来对 CIFAR-10 数据集进行分类。在 forward 函数中，我们首先将输入传递给 ViT 模型，然后取最后一层的 hidden state 的平均值作为图像的特征表示，最后使用全连接层进行分类。