帮我写一个基于Vision Transformer将一个化学结构图片集进行图片识别的代码

好的，我可以回答这个问题。以下是一个基于Vision Transformer的化学结构图片识别代码的示例：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
from timm.models.vision_transformer import VisionTransformer

# 加载模型
model = VisionTransformer(img_size=224, num_classes=10)

# 加载预训练权重
checkpoint = torch.load('model.pth', map_location='cpu')
model.load_state_dict(checkpoint['model'])

# 图像预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[.485, .456, .406], std=[.229, .224, .225])
])

# 加载图片
image = Image.open('chem_structure.jpg')

# 图像预处理
image = transform(image)

# 添加批次维度
image = image.unsqueeze()

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

# 获取预测结果
pred = torch.argmax(output, dim=1)

print(pred)

请注意，这只是一个示例代码，需要根据您的具体情况进行修改。