vit有几种预训练的模型

Vit（Vision Transformer）是一种基于Transformer架构的视觉模型，用于图像分类和其他计算机视觉任务。目前，Vit有两种常见的预训练模型：

1. ViT-B/32：这是最常见的Vit模型之一，它使用了一个基本的Transformer编码器结构。它在ImageNet数据集上进行了预训练，输入图像大小为384x384像素。

2. ViT-L/16：这是一个较大的Vit模型，也使用了Transformer编码器结构。与ViT-B/32相比，它具有更多的层和更多的参数。同样，它也在ImageNet数据集上进行了预训练，并且输入图像大小为384x384像素。

这些预训练的Vit模型可以通过在特定任务的数据集上进行微调来适应不同的计算机视觉任务，如目标检测、语义分割等。

相关问题

vit transformer预训练模型

vit transformer预训练模型是ViT (Vision Transformer)的预训练模型，它是将Transformer引入到视觉领域的一次成功尝试。ViT的原理是将图像分割成不重叠的图块，并使用Transformer编码器将每个图块作为输入，然后通过自注意力机制来建立图像的全局特征表示。预训练模型ViT-B_16.npz是ViT的一种预训练权重文件，它包含了ViT模型在大规模图像数据集上预训练的参数。

参考资料：
: ViT (Vision Transformer)是首次成功将 Transformer引入到视觉领域的尝试，开辟了视觉Transformer的先河。这里先对ViT的原理进行阐述，并对预训练文件ViT-B_16.npz的内容做一个简要介绍。
: ViT (Vision Transformer)是首次成功将 Transformer引入到视觉领域的尝试，开辟了视觉Transformer的先河。其原理如图1所示。
: 我们提供从预训练的jax /亚麻模型转换而来的预训练的pytorch权重。 我们还提供微调和评估脚本。 获得了与类似的结果。 安装 创建环境： conda create --name vit --file requirements.txt conda activate vit 可用...

vit预训练模型微调

为了微调ViT预训练模型，可以按照以下步骤进行操作：

1.加载预训练模型：使用torchvision中的预训练模型，可以使用以下代码加载ViT预训练模型：

import torch
import torchvision.models as models

model = models.vit_base_patch16_224(pretrained=True)

2.替换分类层：由于预训练模型是在ImageNet上进行训练的，因此需要将最后一层分类器替换为新的分类器，以适应新的任务。可以使用以下代码替换分类器：

import torch.nn as nn

num_classes = 10 # 新任务的类别数
model.classifier = nn.Linear(model.classifier.in_features, num_classes)

3.定义损失函数和优化器：根据任务的不同，可以选择不同的损失函数和优化器。例如，对于分类任务，可以使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器：

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

4.训练模型：使用训练数据对模型进行微调，可以使用以下代码进行训练：

for epoch in range(num_epochs):
    for images, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

5.评估模型：使用测试数据对微调后的模型进行评估，可以使用以下代码进行评估：

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

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