timm中的vit_base_patch16_224模型介绍
时间: 2023-07-27 11:07:26 浏览: 177
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。
如何查看timm库中vit的输入大小
您可以通过以下代码来查看timm库中vit的输入大小:
```
import timm
import torch
model = timm.create_model('vit_base_patch16_224', pretrained=True)
input_shape = (3, 224, 224)
dummy_input = torch.randn(1, *input_shape)
output = model(dummy_input)
print(output.shape)
```
其中,timm.create_model('vit_base_patch16_224', pretrained=True)创建了一个VIT模型,并加载了预训练的参数。然后,我们通过torch.rand生成一个张量作为示例输入数据,并将其传递给模型来获取输出结果。最后,我们打印输出结果的形状,即可得到VIT模型的输入大小,为(1, 1000)。