pytorch中如何在vit_b_16后面添加一个mlp层

可以使用PyTorch的Sequential模块来添加一个MLP层。以下是一个示例代码：

import torch.nn as nn
from transformers import ViTModel

# Load the ViT model
vit_model = ViTModel.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224')

# Define the MLP layer
mlp_layer = nn.Sequential(
    nn.Linear(768, 512),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(512, 256),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(256, 128),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(128, 64),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(64, 10)
)

# Add the MLP layer to the ViT model
vit_model.encoder.mlp = mlp_layer

这个代码将在ViT模型的后面添加一个MLP层，其中包含5个线性层和4个ReLU激活函数。你可以根据自己的需要调整MLP层的大小和结构。

相关问题

如何在pytorch中修改torchvision的vit_b_16的mlp层

可以通过以下代码修改torchvision的vit_b_16的mlp层：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

class ModifiedViT(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ModifiedViT, self).__init__()
        self.vit = models.vit_b_16(pretrained=True)
        self.vit.mlp = nn.Sequential(
            nn.Linear(768, 1024),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(1024, 768),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(768, 3072),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(3072, 768),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(768, 768)
        )

    def forward(self, x):
        return self.vit(x)

model = ModifiedViT()

这里我们定义了一个新的类ModifiedViT，继承自nn.Module，然后在构造函数中初始化了一个预训练的vit_b_16模型，并修改了其mlp层的结构。最后我们定义了一个前向传播函数forward，将输入x传入vit模型中，返回输出结果。最后我们实例化了这个类，得到了一个新的模型model。

如何在pytorch中调用torchvision的vit_b_16的mlp层

你可以使用以下代码在 PyTorch 中调用 torchvision 的 vit_b_16 的 MLP 层：

import torch
import torchvision.models as models

model = models.vit_b_16(pretrained=True)
mlp_layer = model.head

这将加载预训练的 vit_b_16 模型，并将其 MLP 层存储在变量 `mlp_layer` 中。你可以使用 `mlp_layer` 进行推理或微调。