VIT图像分类 pytorch有哪些

VIT（Vision Transformer）是一种基于Transformer的视觉模型，可以用于图像分类任务。在PyTorch中，有一些VIT模型的实现，包括：

1. timm库中的VIT模型，可以通过以下命令安装：`pip install timm`。使用方法可以参考timm库的文档。

2. PyTorch官方提供的VIT模型，可以在torchvision.models中找到，具体实现可以参考PyTorch官方文档。

3. Hugging Face提供的VIT模型，可以在transformers库中找到，可以通过以下命令安装：`pip install transformers`。使用方法可以参考transformers库的文档。

以上三种实现方式都提供了预训练模型和微调模型的方法，可以根据自己的需求选择使用。

相关问题

vit_pytorch 有监督分类

vit-pytorch是一个用于实现Vision Transformer（ViT）模型的PyTorch库。ViT是一种基于Transformer架构的图像分类模型，它将图像分割成小的图块，并使用Transformer编码器来处理这些图块。下面是使用vit-pytorch进行有监督分类的示例代码：

import torch
from torch import nn
from torchvision import transforms
from torchvision.datasets import CIFAR10
from torch.utils.data import DataLoader
from vit_pytorch import ViT

# 加载CIFAR10数据集
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])
train_dataset = CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

# 初始化ViT模型
model = ViT(
    image_size=32,
    patch_size=4,
    num_classes=10,
    dim=512,
    depth=6,
    heads=8,
    mlp_dim=1024,
    dropout=0.1,
    emb_dropout=0.1
)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
num_epochs = 10
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    for images, labels in train_loader:
        images = images.to(device)
        labels = labels.to(device)
        
        # 前向传播
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
    
    # 在测试集上评估模型
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        correct = 0
        total = 0
        for images, labels in test_loader:
            images = images.to(device)
            labels = labels.to(device)
            
            outputs = model(images)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()
        
        accuracy = 100 * correct / total
        print(f"Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Test Accuracy: {accuracy:.2f}%")

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), "vit_model.pth")

这段代码使用CIFAR10数据集进行训练和测试，将图像大小设置为32x32，使用4x4的图块作为输入，输出10个类别的预测结果。模型的参数可以根据需要进行调整。训练过程中，使用交叉熵损失函数和Adam优化器进行模型训练，并在每个epoch结束后在测试集上评估模型的准确率。最后，将训练好的模型保存到`vit_model.pth`文件中。

vit_pytorch 分类

根据提供的引用内容，以下是使用vit_pytorch进行图像分类的示例代码：

from PIL import Image
import torch
from torchvision import transforms
from vit_pytorch import ViT

# 加载预训练的ViT模型
model = ViT('B_16_imagenet1k', pretrained=True)

# 图像预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 加载图像
image = Image.open('image.jpg')
image = transform(image).unsqueeze(0)

# 使用模型进行预测
with torch.no_grad():
    logits = model(image)

# 获取预测结果
preds = torch.softmax(logits, dim=1)
top_pred = torch.argmax(preds, dim=1).item()

# 打印预测结果
print(f"Predicted class: {top_pred}")

这段代码首先加载了预训练的ViT模型，并定义了图像预处理的步骤。然后，它加载了要分类的图像，并使用模型进行预测。最后，它打印出预测的类别。