Vit-gpt2是什么

Vit-gpt2是一种基于视觉Transformer（ViT）和自然语言处理Transformer（GPT-2）的混合模型。它结合了ViT的强大的图像特征提取能力和GPT-2的强大的自然语言处理能力，可以同时对图像和文本进行处理。Vit-gpt2被广泛应用于图像描述生成、视觉问答、多模态推理等领域。

相关问题

如何使用vit进行无监督预训练

使用 ViT 进行无监督预训练的步骤如下：

1. 准备好数据集。一般来说，可以使用图片或视频数据集，如ImageNet、CIFAR、YouTube等。

2. 使用类似于OpenAI GPT发表的 "Language Models are Unsupervised Multitask Learners" 论文中的方法，首先使用转换器进行逐层预训练，然后对全连接层进行预训练。

3. 在被预先训练了所有层的 ViT 模型上进行微调。

4. 进行图像分类、目标检测、分割等任务时，可以使用微调后的模型进行类似于fine-tuning的训练。

这就是如何使用ViT进行无监督预训练的基本步骤。

(env) (base) PS D:\MiniGPT-4> python demo.py --cfg-path eval_configs/minigpt4_eval.yaml Initializing Chat Downloading (…)solve/main/vocab.txt: 100%|███████████████████████████████████████████████████| 232k/232k [00:00<00:00, 529kB/s] Loading VIT Loading VIT Done Loading Q-Former Traceback (most recent call last): File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\utils\hub.py", line 409, in cached_file resolved_file = hf_hub_download( File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\huggingface_hub\utils\_validators.py", line 120, in _inner_fn return fn(*args, **kwargs) File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\huggingface_hub\file_download.py", line 1259, in hf_hub_download raise LocalEntryNotFoundError( huggingface_hub.utils._errors.LocalEntryNotFoundError: Connection error, and we cannot find the requested files in the disk cache. Please try again or make sure your Internet connection is on. During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "D:\MiniGPT-4\demo.py", line 57, in <module> model = model_cls.from_config(model_config).to('cuda:0') File "D:\MiniGPT-4\minigpt4\models\mini_gpt4.py", line 241, in from_config model = cls( File "D:\MiniGPT-4\minigpt4\models\mini_gpt4.py", line 64, in __init__ self.Qformer, self.query_tokens = self.init_Qformer( File "D:\MiniGPT-4\minigpt4\models\blip2.py", line 47, in init_Qformer encoder_config = BertConfig.from_pretrained("bert-base-uncased") File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 546, in from_pretrained config_dict, kwargs = cls.get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 573, in get_config_dict config_dict, kwargs = cls._get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 628, in _get_config_dict resolved_config_file = cached_file( File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\utils\hub.py", line 443, in cached_file raise EnvironmentError( OSError: We couldn't connect to 'https://huggingface.co' to load this file, couldn't find it in the cached files and it looks like bert-base-uncased is not the path to a directory containing a file named config.json. Checkout your internet connection or see how to run the library in offline mode at 'https://huggingface.co/docs/transformers/installation#offline-mode'.

这个错误是由于网络连接问题导致无法下载所需的模型和文件。在初始化Chat时，脚本尝试从Hugging Face模型库中下载`VIT`和`Q-Former`模型，但由于无法连接到`https://huggingface.co`，导致下载失败。

请确保你的网络连接正常，并且能够访问`https://huggingface.co`网站。如果你使用的是代理，请确保代理设置正确。

如果你的网络连接正常，但仍然无法下载模型，你可以尝试使用离线模式运行脚本。在离线模式下，你需要手动下载所需的模型和文件，并将它们放置在正确的路径中。你可以参考Hugging Face文档中的离线模式部分了解更多信息。

希望这些提示能帮助你解决问题。如果你有其他疑问，请随时提问。