datasetsfromtorch.optimimportSGD, lr_scheduler# 超参数Batch_size =64# 批处理device = torch.device("cuda:0")# 使用GPU加速EPOCH =200hidden_size =768# 隐藏层数num_classes =10# 类别数num_layers =3# Encoder Block 的个数num_heads
我们使用CIFAR10数据集,CIFAR10由 10 个类别的 60000 张 32x32 彩色图像组成,每类 6000 张图像。这些类是:飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车。 图像处理我们简单处理成224x224即可 为何要32x32转成224x224? 这个其实也就是ViT做的主要工作:可以对高像素的图片放入Transformer 我们知道Transformer...
在这篇文章中,我将构建一个简单的 ViT 并将其训练在 CIFAR 数据集上,我们从训练 CIFAR 数据集上的模型的样板代码开始 在这篇简短的文章中,我将构建一个简单的 ViT 并将其训练在 CIFAR 数据集上。 训练循环 我们从训练 CIFAR 数据集上的模型的样板代码开始。我们选择批量大小为64,以在性能和 GPU 资源之间取...
在之前的文章《在 CIFAR10 数据集上训练 Vision Transformer (ViT)》中,我们从头开始创建了一个 ViT 模型,并在 CIFAR10 数据集上进行了训练。然而,模型的准确率仅达到了67%,没有进行刻意的超参数微调。这是意料之中的,因为 ViT 模型的原始创建者指出,这些模型在小数据集上训练时,性能与卷积神经网络(CNNs)相比...
根据我的经验，如果是单纯的SimpleViT，分类精度大概80%
Pytorch CIFAR10图像分类 Vision Transformer(ViT) 篇 首先我们可以充分利用当前timm中的各个模型架构,不过我们也可以自己进行定义,我这里不进行讲解。给出部分代码 from timm.models.vision_transformer import Block MAE 预训练(pretrain) Encoder 记住最重要的一点,Encoder 仅处理可见(unmasked)的 patches。Encoder ...
vision transformer 学到两点半 2枚 BML Codelab 2.0.2 Python3 初级 2023-07-13 10:38:47 版本内容 数据集 Fork记录 评论(0) 运行一下 v1 2023-07-13 10:52:19 请选择预览文件 基于paddle复现VIT 加载数据集 搭建模型 训练模型 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具...
因为encoder 和 decoder 都是 ViT 的架构,需要先搭建 ViT 需要的模块,如果想详细了解ViT的话,可以看我另一篇博客。Pytorch CIFAR10图像分类 Vision Transformer(ViT) 篇 首先我们可以充分利用当前timm中的各个模型架构,不过我们也可以自己进行定义,我这里不进行讲解。给出部分代码 ...
我这里先把拿到的代码跑了下,不过数据集是 cifar10,val_acc = 0.97,我觉得还是很稳的,目前正在跑 cifar100,不过代码是 Pytorch 版本的,后续需要迁移到 Tensorflow 上来。cifar10 训练截图如下所示。代码地址:https://github.com/davda54/sam 更新: 跑完 cifar100 了,但是 val_acc 和想象中的有差别吧,总的...
由于Vision Transformer模型过于庞大,因此在CIFAR10数据集上的测试效果并不理想。同时对于Vision Transformer模型也进行了精简处理(multi-head数量和layer数量均不是原版设定)。 由于ResNeXt 训练需要占用大量显存且训练时间非常长,本文仅使用 ResNeXt-29 进行训练。