如何修改timm库模型的输入大小,任意举例说明
时间: 2024-04-29 18:24:58 浏览: 30
可以使用torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()函数对输入图片进行自适应平均池化,将图片大小调整为模型输入大小。举例来说,如果模型要求输入大小为224×224,而输入图片大小为300×300,那么可以使用下面的代码进行调整:
```
import torch.nn.functional as F
class Model(nn.Module):
def __init__(self):
super(Model, self).__init__()
self.backbone = timm.create_model('resnet50', pretrained=True)
self.adaptive_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((224, 224))
def forward(self, x):
x = self.backbone(x)
x = self.adaptive_pool(x)
x = F.relu(x, inplace=True)
return x
```
在这个例子中,我们使用了预训练的resnet50模型,将输入图片大小调整为224×224,然后再送入模型进行预测。
相关问题
如何修改timm库中vit的输入大小
您可以使用 Resize 类来修改 timm 库中的 vit 模型的输入大小。您可以像下面这样使用 Resize 类:
```
import torch.nn as nn
from timm.models.vision_transformer import VisionTransformer
class MyVisionTransformer(VisionTransformer):
def __init__(self, image_size=256, *args, **kwargs):
super().__init__(*args, **kwargs)
self.patch_embed = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, self.embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size),
nn.Flatten(2),
nn.Linear(patch_size ** 2 * self.embed_dim, self.embed_dim),
)
self.pos_embed = nn.Parameter(torch.zeros(1, self.num_patches + 1, self.embed_dim))
self.cls_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, self.embed_dim))
self.dropout = nn.Dropout(self.drop_rate)
self.layer_norm = nn.LayerNorm(self.embed_dim)
self.fc = nn.Linear(self.embed_dim, self.num_classes) # head
# Resize the input image to match the expected size
self.input_resizer = nn.Sequential(
nn.Resize((image_size, image_size)),
nn.CenterCrop((self.patch_size * self.patch_size, self.patch_size * self.patch_size))
)
def forward(self, x):
x = self.input_resizer(x) # Resize the input image
x = self.patch_embed(x)
x = x.transpose(1, 2)
x = self.layer_norm(self.pos_embed + x)
x = self.dropout(x)
cls_token = self.cls_token.expand(x.shape[0], -1, -1)
x = torch.cat((cls_token, x), dim=1)
x = self.transformer(x)
x = x[:, 0] # extract the <cls> token
x = self.fc(x)
return x
```
这里的 MyVisionTransformer 类继承了 timm 库中的 VisionTransformer 类,并使用 Resize 类在模型输入之前将图像调整为预期的大小。您可以将图像大小作为参数传递给 MyVisionTransformer 类的构造函数。
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)。