vision transformer代码
时间: 2023-05-10 18:00:43 浏览: 89
Vision Transformer是一种利用transformer架构处理计算机视觉问题的神经网络模型。其整体架构由一个嵌入层、若干个transformer编码层和一个输出层组成。
在代码实现方面,可以使用PyTorch等深度学习框架构建模型。首先需要定义一个嵌入层,用于将输入图像的像素值映射到一个低维的特征向量中。之后,可以使用nn.TransformerEncoderLayer构建若干个transformer编码层,并将它们串联起来。同时,还需要将嵌入层和编码层与一个多头注意力机制、全连接层等模块进行连接,以构建完整的Vision Transformer网络模型。最后,可以通过训练集和测试集来训练和评估模型的性能,并对其进行优化。
总的来说,Vision Transformer是一种新颖的神经网络模型,其采用transformer架构来处理计算机视觉问题,且具有较好的性能表现。在代码实现方面,需要对其整体结构进行构建,并使用PyTorch等深度学习框架进行训练和评估。
相关问题
运行vision transformer代码
运行Vision Transformer的代码可以按照以下步骤进行:
1. 首先,确保你已经安装了Python和PyTorch,并且具备相应的环境设置。
2. 下载并导入Vision Transformer的代码库。你可以使用引用和引用中提供的链接来获取完整的代码和相关资源。
3. 解压下载的代码文件,并打开代码文件夹。
4. 在代码文件夹中,你可以找到一个主要的Python代码文件,通常命名为"main.py"或"train.py"。打开这个文件。
5. 在代码文件中,你可能需要根据自己的需求进行一些配置。这些配置包括数据集路径、模型超参数、训练参数等。
6. 确保你已经下载了数据集,并将其放置在正确的位置。你可以根据代码中的说明来确定数据集的位置。
7. 运行代码。你可以在终端或命令提示符中输入以下命令运行代码:`python main.py`或`python train.py`。
8. 观察代码运行的输出。代码将会加载数据集、构建模型、进行训练,并输出训练过程中的相关信息和指标。
9. 根据代码中的说明,你可以选择保存训练好的模型权重,以备将来使用。
请注意,具体的代码运行步骤可能因代码库的不同而有所差异。因此,在运行代码之前,请确保仔细阅读代码库中的文档和说明,以确保正确地配置和运行代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于pytorch vision transformer的乳腺癌图像分类 完整代码+数据 可直接运行 毕业设计](https://download.csdn.net/download/weixin_55771290/87588788)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [VIT(vision transformer)实现图像分类](https://download.csdn.net/download/weixin_42715977/85494016)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
vision transformer代码逐行解析
这段代码是用于实现Vision Transformer框架的一部分功能,具体逐行解析如下:
1. `conv_output = F.conv2d(image, kernel, stride=stride)`: 这一行代码使用PyTorch中的卷积函数`F.conv2d`来对输入图像进行卷积操作。
2. `bs, oc, oh, ow = conv_output.shape`: 这一行代码通过`conv_output.shape`获取卷积输出张量的形状信息,其中`bs`表示批次大小,`oc`表示输出通道数,`oh`和`ow`分别表示输出张量的高度和宽度。
3. `patch_embedding = conv_output.reshape((bs, oc, oh*ow))`: 这一行代码通过`reshape`函数将卷积输出张量进行形状变换,将其转换为形状为`(bs, oc, oh*ow)`的张量。
4. `patch_embedding = patch_embedding.transpose(-1, -2)`: 这一行代码使用`transpose`函数交换张量的最后两个维度,将形状为`(bs, oh*ow, oc)`的张量转换为`(bs, oc, oh*ow)`的张量。
5. `weight = weight.transpose(0, 1)`: 这一行代码将权重张量进行转置操作,交换第0维和第1维的位置。
6. `kernel = weight.reshape((-1, ic, patch_size, patch_size))`: 这一行代码通过`reshape`函数将权重张量进行形状变换,将其转换为形状为`(outchannel*inchannel, ic, patch_size, patch_size)`的张量。
7. `patch_embedding_conv = image2emb_conv(image, kernel, patch_size)`: 这一行代码调用了`image2emb_conv`函数,并传入了图像、权重张量和补丁大小作为参数。
8. `print(patch_embedding_conv.shape)`: 这一行代码打印了`patch_embedding_conv`的形状信息。
以上是对Vision Transformer代码的逐行解析。