为了使用这种稀疏存储格式和相关的快速内核，接下来要做的是剪枝权重。本文在 2：4 的稀疏度下选择最小的两个权重进行剪枝，将权重从默认的 PyTorch（“strided”）布局更改为这种新的半结构化稀疏布局很容易。要实现 apply_sparse (model)，只需要 32 行 Python 代码：在 2:4 的稀疏度下，本文观察到 vit_b ...
开始安装依赖库加载预训练的ViT模型下载并加载示例图像图像预处理输入ViT模型打印分类结果结束 旅行图 journey title PyTorch中使用ViT模型的旅程 section 下载依赖库 Downloading dependencies --> 安装依赖库 section 加载预训练的ViT模型 Loading pre-trained ViT model --> 加载预训练的ViT模型 section 处理图像 Downlo...
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...
torch.manual_seed(0)os.environ["CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG"]=":4096:8"torch.use_deterministic_algorithms(True)# define the ViT-backed classification model model=VisionTransformer(patch_drop_rate=0.5).cuda(device)# define the lossfunctionloss_fn=torch.nn.CrossEntropyLoss()# define the training optimi...
model = ViT( dim=128, image_size=224, patch_size=32, num_classes=2, channels=3, ).to(device) 复制代码 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 输入参数讲解: image_size:图片的大小; patch_size:把图片划分成小的patch,小的patch的尺寸;
('Device:',device)model=MyViT((1,28,28),n_patches=7,n_blocks=2,hidden_d=8,n_heads=2,out_d=10).to(device)N_EPOCHS=5LR=0.005# Training loopoptimizer=Adam(model.parameters(),lr=LR)criterion=CrossEntropyLoss()forepochintrange(N_EPOCHS,desc="Training"):train_loss=0.0forbatchintqdm(...
用对了方法,加速 PyTorch 训练,有时也不是那么复杂。文章使用视觉 Transformer(ViT)作为基础模型,ViT 模型在一个基本数据集上从头开始,经过约 60 分钟的训练,在测试集上取得了 62% 的准确率。 近日,深度学习领域知名研究者、Lightning AI 的首席人工智能教育者 Sebastian Raschka 在 CVPR 2023 上发表了主题演讲「...
model = VisionTransformer(img_size=224, patch_size=16, embed_dim=768, depth=12, num_heads=12, representation_size=None, num_classes=num_classes) return model def vit_base_patch16_224_in21k(num_classes: int = 21843, has_logits: bool = True): "...
model=ViT(dim=128,image_size=224,patch_size=32,num_classes=2,channels=3,).to(device) 输入参数讲解: image_size:图片的大小; patch_size:把图片划分成小的patch,小的patch的尺寸; num_classes:这次分类任务的类别总数; channels:输入图片的通道数。