如何实际操作使用谷歌公司的vision transformer代码

要使用谷歌公司的 Vision Transformer 代码，您需要遵循以下步骤：

1. 安装 TensorFlow 和 TensorFlow Datasets：

!pip install tensorflow
!pip install tensorflow-datasets

2. 导入所需的库：

import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds

3. 加载数据集：

dataset, info = tfds.load('cifar10', with_info=True, as_supervised=True)
train_dataset, test_dataset = dataset['train'], dataset['test']

4. 对图像数据进行预处理：

IMG_SIZE = 224

def preprocess_image(image, label):
  image = tf.image.resize(image, (IMG_SIZE, IMG_SIZE))
  image = tf.cast(image, tf.float32) / 255.
  return image, label

train_dataset = train_dataset.map(preprocess_image, num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE)
train_dataset = train_dataset.batch(64)
train_dataset = train_dataset.shuffle(buffer_size=1000)
train_dataset = train_dataset.prefetch(buffer_size=tf.data.experimental.AUTOTUNE)

test_dataset = test_dataset.map(preprocess_image, num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE)
test_dataset = test_dataset.batch(64)
test_dataset = test_dataset.prefetch(buffer_size=tf.data.experimental.AUTOTUNE)

5. 构建模型：

from official.vision_transformer import vision_transformer

num_classes = 10
vit = vision_transformer.VisionTransformer(
    image_size=IMG_SIZE,
    patch_size=32,
    num_layers=12,
    num_heads=12,
    mlp_dim=3072,
    channels=3,
    dropout_rate=0.1,
    num_classes=num_classes
)

6. 训练模型：

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)

vit.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=['accuracy'])

vit.fit(train_dataset, validation_data=test_dataset, epochs=10)

以上就是使用谷歌公司的 Vision Transformer 代码的基本步骤。您需要根据自己的数据集和需求进行修改。