timm中的vit_base_patch16_224模型介绍

vit_base_patch16_224模型是一种基于Transformer的视觉注意力模型，由Google在2020年提出。该模型在timm库中被实现，并且在多种计算机视觉任务中表现出色。vit_base_patch16_224模型使用了16x16像素的局部注意力机制，可以在224x224大小的图像上进行预测。该模型具有较高的准确性和良好的可解释性，在图像分类、目标检测、语义分割等任务中均有着优秀的表现。

相关问题

如何查看timm中vit模型的输入

和输出的尺寸？
您可以使用以下代码来查看 tmm 中 vit 模型的输入和输出尺寸：

import torch
from timm.models import create_model

model = create_model(
    'vit_base_patch16_224',  # 使用你想要查看的模型名称
    pretrained=True,
    num_classes=1000,
    drop_rate=0.0,  # 可以修改为你需要的dropout率
)

input_size = (3, 224, 224)  # 这里可根据模型的实际输入大小进行修改
batch = torch.randn((1,) + input_size)
output = model(batch)

print('Input size: ', input_size)
print('Output size: ', output.shape[1:])

其中，`input_size` 表示模型的输入维度，`batch` 是一个输入的样例，`output` 是模型的输出。这里我们只关注输出的形状，可以通过 `output.shape[1:]` 来获取输出 shape。

pytorch如何修改timm库中ViT-B/16的head

您可以使用以下代码修改timm库中ViT-B/16的head：

import torch
import timm

model = timm.create_model('vit_base_patch16_384', pretrained=True)

# 修改head
model.head = torch.nn.Linear(in_features=model.head.in_features, out_features=10)

# 打印修改后的模型
print(model)

这将把ViT-B/16的head替换为一个具有10个输出特征的线性层。