代码实现Vision Transformer图像分类的系统测试

以下是一个简单的代码实现Vision Transformer图像分类的系统测试的示例。这个示例使用PyTorch和Hugging Face Transformers库。

首先，我们需要安装必要的库：

pip install torch torchvision transformers

然后，我们可以定义模型并训练它：

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import ViTModel

class ViTClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super().__init__()
        self.vit = ViTModel.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224')
        self.fc = nn.Linear(self.vit.config.hidden_size, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.vit(x)['last_hidden_state'][:, 0, :]
        x = self.fc(x)
        return x

model = ViTClassifier(num_classes=10)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# Train the model
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

接下来，我们可以对模型进行测试：

# Test the model
model.eval()
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for inputs, labels in test_loader:
        outputs = model(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

accuracy = 100 * correct / total
print('Accuracy: {}%'.format(accuracy))

这个示例使用了预训练的ViT模型来进行图像分类。我们首先定义一个ViTClassifier类来包装ViT模型，并添加一个全连接层来进行分类。然后，我们使用交叉熵损失和Adam优化器来训练模型。最后，我们使用测试集来计算模型的准确率。