__all__ = [ 'deit_tiny_patch16_224', 'deit_small_patch16_224', 'deit_base_patch16_224', 'deit_tiny_distilled_patch16_224', 'deit_small_distilled_patch16_224', 'deit_base_distilled_patch16_224', 'deit_base_patch16_384', 'deit_base_distilled_patch16_384', ]

这段代码中的`__all__`变量定义了在使用`from module import *`导入该模块时，应该导入的公共接口。在这个例子中，导入该模块时只会导入列表中的这些函数或变量，其他函数和变量不会被导入。

例如，如果你这样导入模块`from module import *`，那么只会导入列表中列出的这些函数或变量，即`deit_tiny_patch16_224`、`deit_small_patch16_224`、`deit_base_patch16_224`、`deit_tiny_distilled_patch16_224`、`deit_small_distilled_patch16_224`、`deit_base_distilled_patch16_224`、`deit_base_patch16_384`、`deit_base_distilled_patch16_384`。

这个变量的存在可以帮助开发者控制模块中哪些函数和变量应该被公开，哪些应该被隐藏。

相关问题

swin_tiny_patch4_window7_224.pth

swin_tiny_patch4_window7_224.pth是一个预训练的图像分类模型文件。它是基于Swin Transformer架构和ImageNet数据集进行预训练的。该模型具有小型和高效的特点，使用了基于窗口的机制来对输入图像进行处理。Patch4表示输入图像被分成4个块，并且每个块被进一步划分为若干个步长为7的窗口。窗口大小为224表示输入图像的大小为224x224。在训练过程中，该模型通过在大型的ImageNet数据集上对数百万个图像进行训练来学习图像特征。 使用预训练模型可以将其应用于不同的图像分类任务，而不需要从头开始训练整个模型。预训练模型的优点是可以快速地进行迁移学习，同时不需要太多的计算资源。通过fine-tuning预训练模型，我们可以将其应用于我们自己的图像分类问题，从而达到更好的分类效果。 Swin_tiny_patch4_window7_224.pth是一个有用的预训练模型文件，可以用于各种视觉任务，包括图像分类，物体检测和语义分割。

timm swin_tiny_patch4_window7_224 的用法

timm是一个用于图像分类和目标检测的PyTorch库。swin_tiny_patch4_window7_224是timm库中的一个预训练模型，它基于Swin Transformer架构，主要用于图像分类任务。

要使用swin_tiny_patch4_window7_224模型，首先需要安装timm库。可以通过以下命令使用pip安装：

pip install timm

安装完成后，可以在Python代码中导入swin_tiny_patch4_window7_224模型，并使用它进行图像分类。以下是一个简单的示例：

import torch
import timm

# 加载swin_tiny_patch4_window7_224模型
model = timm.create_model('swin_tiny_patch4_window7_224', pretrained=True)

# 将输入图像转换为模型所需的格式
input_image = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 假设输入图像为224x224大小的RGB图像

# 使用模型进行推断
output = model(input_image)

# 打印分类结果
print(output)

这段代码会将输入图像传递给swin_tiny_patch4_window7_224模型，并输出分类结果。你可以根据实际需求进行适当的修改和调整。请注意，这只是一个简单示例，实际使用时可能需要进行更多的预处理和后处理操作。