要使用PyTorch训练自己的数据集的Vision Transformer(ViT)模型,你可以按照以下步骤进行: 准备数据集: 收集并整理用于训练的数据集,包括训练集和验证集。 根据需要,对数据进行预处理,如调整大小、归一化等。 可以使用torchvision.datasets和torchvision.transforms来加载和预处理数据。 python import torchvision.transforms ...
torch:PyTorch的核心库。 torchvision:用于计算机视觉的常用工具包。 timm:提供大量迁移学习模型,包括ViT。 步骤2:加载预训练的ViT模型 加载预训练模型非常简单,我们使用timm库。以下是加载ViT模型的代码: importtimm# 加载预训练的ViT模型model=timm.create_model('vit_base_patch16_224',pretrained=True)# 设置为评...
首先,我们需要安装PyTorch和transformers库。 pip install torch==1.9.0 pip install transformers 1. 2. 加载预训练的ViT模型 接下来,我们将展示如何加载预训练的ViT模型并对图像进行特征提取。 fromtransformersimportViTFeatureExtractor,ViTForImageClassificationimportrequestsfromPILimportImagefromtorchvision.transformsimpor...
2)模型构建部分 #ViT_L_32初始化模型 from torchvision.models import vit_l_32,ViT_L_32_Weights #Model=torchvision.models.vit_l_32(pretrained=True) Model = vit_l_32(weights=ViT_L_32_Weights.DEFAULT) for param in Model.parameters():# 冻结ViT_L_32的参数 param.requires_grad = False #整体...
pytorch实现MaxViT,可以在ImageNet或自己的数据集上训练,支持apex混合精度,各种图像增强技术 - RooKichenn/pytorch-MaxViT