torchvision的models里visiontransformer预训练权重的使用以及维度转换

对于使用预训练权重，您可以使用torch的预训练模型加载器来加载Vision Transformer的预训练权重。以下是一个例子：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练模型
model = models.vit_large_patch16_384(pretrained=True)

# 将模型设置为评估模式
model.eval()

# 输入数据
input_tensor = torch.rand(1, 3, 384, 384)

# 前向传递
outputs = model(input_tensor)

在这个例子中，我们使用`models.vit_large_patch16_384(pretrained=True)`来加载Vision Transformer的预训练权重。然后，我们将模型设置为评估模式并传递输入数据`input_tensor`进行推断。

关于维度转换，Vision Transformer的输入应该是一个四维张量，其维度为`(batch_size, channels, width, height)`。在使用预训练模型时，您需要根据模型的输入尺寸来调整输入数据的大小。例如，对于`vit_large_patch16_384`模型，输入图像应该是384x384的RGB图像。如果您的图像大小不是这个尺寸，您需要进行调整。

此外，如果您想将Vision Transformer的预训练权重用于您自己的任务，您还需要根据您的任务调整模型的输出层维度。对于分类任务，您可以在模型的输出层添加一个全连接层，并将其维度设置为您要分类的类别数。