给出swintransformer的使用例子
时间: 2023-05-30 13:06:13 浏览: 104
以下是使用Swin Transformer对图像分类任务进行训练的示例代码:
```
import torch
import torch.nn as nn
from swin_transformer import SwinTransformer
# 定义Swin Transformer模型
model = SwinTransformer(
img_size=224,
patch_size=4,
in_chans=3,
num_classes=10,
embed_dim=96,
depths=[2, 2, 18, 2],
num_heads=[3, 6, 12, 24],
window_size=7,
mlp_ratio=4.0,
qkv_bias=True,
qk_scale=None,
drop_rate=0.0,
attn_drop_rate=0.0,
drop_path_rate=0.2,
norm_layer=nn.LayerNorm
)
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)
# 加载数据集并进行训练
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
for images, labels in train_loader:
optimizer.zero_grad()
outputs = model(images)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
```
在上面的示例中,我们首先定义了一个Swin Transformer模型,并指定了一些超参数,例如图像大小、补丁大小、深度、头数等。然后我们定义了一个损失函数和优化器,并使用PyTorch DataLoader加载数据集进行训练。在每个训练批次中,我们将输入图像传递给模型,计算输出并计算损失,然后进行反向传播和优化。