pytorch中如何在vit_b_16后加入全连接层
时间: 2023-05-11 07:02:32 浏览: 169
在 PyTorch 中,可以使用 nn.Sequential() 函数来将 ViT-B/16 模型和全连接层组合在一起。以下是一个示例代码:
```
import torch.nn as nn
from transformers import ViTModel
# 加载 ViT-B/16 模型
vit_model = ViTModel.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224')
# 定义全连接层
fc_layer = nn.Linear(in_features=768, out_features=10)
# 将 ViT-B/16 模型和全连接层组合在一起
model = nn.Sequential(vit_model, fc_layer)
```
在这个示例中,我们首先使用 `ViTModel.from_pretrained()` 函数加载了 ViT-B/16 模型。然后,我们定义了一个全连接层,其中输入特征数为 768(ViT-B/16 模型的输出特征数),输出特征数为 10。最后,我们使用 `nn.Sequential()` 函数将 ViT-B/16 模型和全连接层组合在一起,形成一个新的模型 `model`。
需要注意的是,这个示例中的全连接层只是一个简单的示例,实际应用中需要根据具体任务来设计合适的全连接层。
相关问题
pytorch中如何在vit_b_16后面添加一个mlp层
可以使用PyTorch的Sequential模块来添加一个MLP层。以下是一个示例代码:
```
import torch.nn as nn
from transformers import ViTModel
# Load the ViT model
vit_model = ViTModel.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224')
# Define the MLP layer
mlp_layer = nn.Sequential(
nn.Linear(768, 512),
nn.ReLU(),
nn.Linear(512, 256),
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 64),
nn.ReLU(),
nn.Linear(64, 10)
)
# Add the MLP layer to the ViT model
vit_model.encoder.mlp = mlp_layer
```
这个代码将在ViT模型的后面添加一个MLP层,其中包含5个线性层和4个ReLU激活函数。你可以根据自己的需要调整MLP层的大小和结构。
如何在pytorch中修改torchvision的vit_b_16的mlp层
可以通过以下代码修改torchvision的vit_b_16的mlp层:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
class ModifiedViT(nn.Module):
def __init__(self):
super(ModifiedViT, self).__init__()
self.vit = models.vit_b_16(pretrained=True)
self.vit.mlp = nn.Sequential(
nn.Linear(768, 1024),
nn.ReLU(),
nn.Linear(1024, 768),
nn.ReLU(),
nn.Linear(768, 3072),
nn.ReLU(),
nn.Linear(3072, 768),
nn.ReLU(),
nn.Linear(768, 768)
)
def forward(self, x):
return self.vit(x)
model = ModifiedViT()
```
这里我们定义了一个新的类ModifiedViT,继承自nn.Module,然后在构造函数中初始化了一个预训练的vit_b_16模型,并修改了其mlp层的结构。最后我们定义了一个前向传播函数forward,将输入x传入vit模型中,返回输出结果。最后我们实例化了这个类,得到了一个新的模型model。