self.vit = ViTModel.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224')可以替换成什么

`ViTModel.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224')` 加载的是预训练的 ViT 模型的权重，如果你想重新训练一个新的 ViT 模型，可以使用 `ViTModel` 类来定义一个未经过预训练的 ViT 模型，然后将其作为 `self.vit` 的值进行赋值。示例代码如下：

from transformers import ViTModel

class ViT(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ViT, self).__init__()
        self.vit = ViTModel(
            image_size=32,
            patch_size=4,
            num_classes=10,
            dim=512,
            depth=6,
            heads=8,
            mlp_dim=1024,
            dropout=0.1,
            emb_dropout=0.1
        )
        self.fc = nn.Linear(512, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.vit(x)
        x = x.last_hidden_state.mean(dim=1)
        x = self.fc(x)
        return x

在上面的代码中，我们使用 `ViTModel` 类定义了一个未经过预训练的 ViT 模型。其中，`image_size` 表示输入图像的大小，`patch_size` 表示每个 patch 的大小，`num_classes` 表示分类的类别数，`dim` 表示 Transformer 模型的隐藏层维度，`depth` 表示 Transformer 模型的层数，`heads` 表示自注意力机制中的头数，`mlp_dim` 表示 Transformer 模型中全连接层的维度，`dropout` 表示 dropout 的概率，`emb_dropout` 表示输入嵌入层的 dropout 概率。

接下来，我们添加了一个全连接层来对 CIFAR-10 数据集进行分类。在 forward 函数中，我们首先将输入传递给 ViT 模型，然后取最后一层的 hidden state 的平均值作为图像的特征表示，最后使用全连接层进行分类。