帮我用写一个基于vit模型的图像识别代码

你好，我可以回答这个问题。以下是一个基于vit模型的图像识别代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
from einops.layers.torch import Rearrange

class ViT(nn.Module):
    def __init__(self, image_size, patch_size, num_classes, dim):
        super().__init__()
        assert image_size % patch_size == , 'Image dimensions must be divisible by the patch size.'
        num_patches = (image_size // patch_size) ** 2
        patch_dim = 3 * patch_size ** 2
        self.patch_size = patch_size
        self.pos_embedding = nn.Parameter(torch.randn(1, num_patches + 1, dim))
        self.patch_embedding = nn.Sequential(
            Rearrange('b c (h p1) (w p2) -> b (h w) (p1 p2 c)', p1=patch_size, p2=patch_size),
            nn.Linear(patch_dim, dim),
        )
        self.transformer = nn.TransformerEncoder(nn.TransformerEncoderLayer(d_model=dim, nhead=8), num_layers=12)
        self.classifier = nn.Linear(dim, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.patch_embedding(x)
        b, n, c = x.shape
        x += self.pos_embedding[:, :n]
        x = self.transformer(x)
        x = x.mean(dim=1)
        x = self.classifier(x)
        return x

这个代码定义了一个名为ViT的类，它使用Transformer编码器来处理图像。它需要四个参数：图像大小、补丁大小、类别数和维度。在前向传递中，它首先将图像分成补丁，并将每个补丁嵌入到低维空间中。然后，它将位置嵌入添加到每个补丁嵌入中，并将它们输入到Transformer编码器中。最后，它将所有补丁的编码平均，并将其输入到一个线性分类器中，以预测图像的类别。