使用python写一个vit训练代码

好的，下面是一个简单的使用Python编写的ViT（Vision Transformer）训练代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint
from vit_keras import vit, utils

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data()
x_train = x_train.astype("float32") / 255.0
x_test = x_test.astype("float32") / 255.0

# 定义模型输入
input_shape = x_train.shape[1:]
inputs = Input(shape=input_shape)

# 创建Vision Transformer模型
model = vit.vit_b16(
    image_size=32,
    activation="softmax",
    pretrained=False,
    include_top=True,
    classes=10,
)

# 编译模型
model.compile(
    optimizer=Adam(learning_rate=0.001),
    loss="sparse_categorical_crossentropy",
    metrics=["accuracy"],
)

# 定义回调函数
checkpoint = ModelCheckpoint(
    "vit_model.h5", monitor="val_accuracy", save_best_only=True, mode="max", verbose=1
)

# 训练模型
history = model.fit(
    x_train,
    y_train,
    validation_data=(x_test, y_test),
    epochs=50,
    batch_size=64,
    callbacks=[checkpoint],
)

在这个代码中，我们使用了`tensorflow`的`keras`模块来创建和训练一个Vision Transformer模型。我们从CIFAR-10数据集中加载数据，然后定义了模型输入的形状。接下来，我们使用`vit_keras`库中提供的`vit_b16`函数来创建模型。我们使用`Adam`优化器和`sparse_categorical_crossentropy`损失函数来编译模型。我们还定义了一个回调函数，在每个epoch结束时保存具有最高验证精度的模型。最后，我们使用`fit`函数来训练模型，并在训练过程中使用了之前定义的回调函数。