如何调用timm库中的ViT-B/32

可以使用以下代码来调用timm库中的ViT-B/32模型：

import torch
import timm

model = timm.create_model('vit_base_patch32_384', pretrained=True)

其中，'vit_base_patch32_384'是ViT-B/32模型的名称，pretrained=True表示使用预训练的权重。通过调用timm库中的`create_model`函数来创建模型，然后可以使用该模型进行推理或微调。

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pytorch如何修改timm库中ViT-B/16的head

您可以使用以下代码修改timm库中ViT-B/16的head：

import torch
import timm

model = timm.create_model('vit_base_patch16_384', pretrained=True)

# 修改head
model.head = torch.nn.Linear(in_features=model.head.in_features, out_features=10)

# 打印修改后的模型
print(model)

这将把ViT-B/16的head替换为一个具有10个输出特征的线性层。

如何在pytorch中调用timm库中的ViT-B/16

您可以使用以下代码在pytorch中调用timm库中的ViT-B/16：

import torch
import timm

model = timm.create_model('vit_base_patch16_224', pretrained=True)

这将创建一个预训练的ViT-B/16模型，并将其存储在变量model中。您可以使用此模型进行推理或微调。