swin transformer推理

### Swin Transformer 推理使用方法

对于希望利用 Swin Transformer 进行推理的任务，可以基于 `transformers` 库来实现这一目标[^1]。下面提供了一个简单的 Python 脚本用于加载预训练好的 Swin Transformer 模型并执行图像分类任务。

#### 安装依赖库
为了能够顺利运行代码片段，确保已经安装了必要的软件包：

pip3 install transformers

如果计划处理视觉数据，则可能还需要额外的工具如 PIL 或者 torchvision 来帮助读取和预处理图片文件。

#### 加载模型与处理器
通过 Hugging Face 的 `transformers` 库可以直接获取官方发布的多个版本的 Swin Transformer 预训练权重以及对应的配置参数。这里展示的是如何实例化一个特定类型的 Swin Transformer 模型及其配套的数据处理器。

from transformers import AutoImageProcessor, SwinForImageClassification
import torch
from PIL import Image
import requests

processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224")  
model = SwinForImageClassification.from_pretrained("microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224")

这段代码创建了一个小型版（tiny）Swin Transformer 架构的对象，并指定了窗口大小为 7×7 和输入分辨率 224 × 224 像素的具体设置。

#### 准备测试样本
接下来准备一张待预测类别的图片作为输入给定到上述构建完成后的神经网络当中去。此处采用 URL 下载的方式获得一幅示例照片；实际应用时也可以直接从本地磁盘路径加载图像资源。

url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item()
print(f"Predicted class: {model.config.id2label[predicted_class_idx]}")

此部分实现了完整的前向传播过程——即接收原始像素值经过一系列线性和非线性变换最终映射至类别标签空间内得到最有可能的结果输出。