使用vision train时无效cuda的显卡

如果您使用vision train时无法使用CUDA显卡，可能是因为您的CUDA驱动程序版本不兼容或未正确安装。您可以尝试更新CUDA驱动程序或重新安装它，确保与您的显卡兼容。另外，您还可以检查您的CUDA环境变量是否正确设置。如果问题仍然存在，请尝试联系相关技术支持人员以获取更多帮助。

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vision transformer需要什么显卡跑

Vision Transformer 模型在训练和推理时都需要大量的计算资源，对于较大的模型和数据集，需要使用高性能的显卡进行训练。通常，建议使用 NVIDIA 的高性能显卡，如 NVIDIA A100、NVIDIA V100、NVIDIA Titan RTX、NVIDIA GeForce RTX 3090 等。使用这些显卡有助于加速模型训练和推理，提高效率和准确性。

使用vision transformer

Vision Transformer（ViT）是一种使用Transformer网络结构进行图像处理的方法。它摒弃了传统的CNN结构，直接使用Transformer中的self-attention机制进行特征提取。具体实现方式可以参考下图\[1\]。ViT的主要思想是将图像拆分成小块（patch），然后通过一个Embedding层将这些小块转换成向量形式，以满足Transformer Encoder的输入要求。对于ViT-B/16这个模型来说，输入的图片数据的shape为\[H,W,C\]，通过Embedding层转换后得到的向量的shape为\[num_token, token_dim\]\[3\]。这样，ViT就可以利用Transformer网络对图像进行处理和分析。ViT的另一种结合CNN网络的方式是Attention Augmented Convolutional Networks\[2\]。总的来说，ViT是一种创新的图像处理方法，通过使用Transformer网络结构，能够在图像领域取得很好的效果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [计算机视觉领域使用 transformer（Vision Transformer）](https://blog.csdn.net/lch551218/article/details/114577902)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [狗都能看懂的Vision Transformer的讲解和代码实现](https://blog.csdn.net/weixin_42392454/article/details/122667271)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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