如何在模型中加入vit

要在模型中加入ViT，可以按照以下步骤进行：

1. 从 PyTorch 官网下载 ViT 的预训练权重文件，并加载它们。

2. 将输入图像转换为 ViT 模型需要的格式。ViT 模型要求输入图像被分割成 $N \times N$ 个图块，每个图块都被调整为相同的大小。这可以通过使用 PyTorch 中的 `torchvision.transforms` 库中的 `Resize` 和 `CenterCrop` 转换来完成。

3. 将调整后的图块传递给 ViT 模型进行处理。可以使用 `nn.Sequential` 将图块传递给 ViT 中的各个层。

4. 获取 ViT 模型的输出，并将其传递给下一个模型层，例如 Transformer 层或线性层等。

以下是一个示例代码，展示了如何将 ViT 添加到 PyTorch 模型中：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
from einops import rearrange
from timm.models.vision_transformer import VisionTransformer

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(MyModel, self).__init__()
        
        # 加载预训练的 ViT 模型
        self.vit = VisionTransformer.from_pretrained('vit_base_patch16_224', num_classes=num_classes)
        
        # 定义其他模型层
        self.linear = nn.Linear(self.vit.embed_dim, num_classes)
        
        # 定义输入图像变换
        self.transform = transforms.Compose([
            transforms.Resize(224),
            transforms.CenterCrop(224)
        ])
        
    def forward(self, x):
        # 对输入图像进行变换
        x = self.transform(x)
        
        # 将图像分割成图块，调整大小，并将它们传递给 ViT 模型
        x = rearrange(x, 'b c h w -> (b h w) c')
        x = self.vit.patch_embed(x)
        x = self.vit.pos_drop(x)
        x = self.vit.blocks(x)
        x = self.vit.norm(x)
        
        # 获取 ViT 模型的输出，并传递给线性层
        x = x.mean(dim=1)
        x = self.linear(x)
        
        return x

在上面的代码中，我们首先加载了一个预训练的 ViT 模型，并将其传递给 `VisionTransformer.from_pretrained()` 函数。然后，我们定义了其他模型层（在这种情况下是一个线性层），并定义了输入图像的变换。在 `forward()` 方法中，我们将输入图像传递给变换，然后将其分割成图块并调整大小。接下来，我们将图块传递给 ViT 模型，并获取它的输出。最后，我们将输出传递给线性层，并返回结果。