vision transformer和swin transformer训练需要几块gpu

Vision Transformer（ViT）和Swin Transformer是两种常用的图像分类模型。它们在训练时所需的GPU数量可以根据具体情况而定，取决于模型的规模和数据集的大小。

对于Vision Transformer（ViT），通常情况下，较小规模的模型可以在一块GPU上进行训练。但是，对于更大规模的模型，如ViT-Large，可能需要使用多块GPU进行训练，以加快训练速度和提高性能。

对于Swin Transformer，由于其设计上的局部注意力机制，相对于传统的Transformer模型，它在训练时可以更好地利用单块GPU的计算资源。因此，通常情况下，Swin Transformer可以在一块GPU上进行训练。

需要注意的是，除了模型规模和数据集大小外，还有其他因素可能会影响训练所需的GPU数量，例如GPU的内存大小、批量大小等。因此，在具体应用中，需要根据实际情况进行调整和优化。