ViT Transformer 环境

要配置 ViT Transformer 的环境，你需要按照以下步骤进行操作：

1. 安装 Python：确保你的系统上安装了 Python 3.6 或更高版本。

2. 创建虚拟环境（可选）：建议在项目中创建一个虚拟环境，以隔离项目所需的依赖。

3. 安装依赖：在虚拟环境中打开终端，并使用以下命令安装所需的依赖库：

   pip install torch torchvision transformers

4. 导入相关库：在你的 Python 代码中导入所需的库，例如：

   import torch
   from torchvision.models import vit_base_patch16_224
   from transformers import ViTFeatureExtractor, ViTForImageClassification

5. 加载预训练模型：使用以下代码加载 ViT Transformer 的预训练模型：

   model = vit_base_patch16_224(pretrained=True)

6. 图像特征提取器（可选）：如果需要从图像中提取特征，你可以使用以下代码创建 ViTFeatureExtractor：

   feature_extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained('vit_base_patch16_224')

7. 图像分类（可选）：如果你想对图像进行分类，可以使用以下代码创建 ViTForImageClassification 模型：

   model = ViTForImageClassification.from_pretrained('vit_base_patch16_224')

以上是基本的环境配置步骤，你可以根据自己的需求进行进一步的调整和使用。希望对你有所帮助！