使用PyTorch 从头开始实现 ViT模型代码,在 CIFAR-10 数据集上训练ViT模型 以完成图像分类。 ViT的架构 ViT 的架构受到 BERT 的启发,BERT 是一种仅编码器的 transformer 模型,通常用于文本分类或命名实体识别等 NLP 监督学习任务。ViT 背后的主要思想是,图像可以看作是一系列的补丁,在 NLP 任务中可以被视为令牌 ...
CIFAR10为数据集,该数据集共有10个分类。整个项目的处理步骤如下。 1)导入需要的库。包括与PyTorch相关的库(torch),与数据处理相关的库(如torchvision)、与张量操作方面的库(如einops)等。 2)对数据进行预处理。使用torchvision导入数据集CIFAR10,然后对数据集进行正则化、剪辑等操作...
我们将使用 Pytorch nn 模块提供的 unfold 层作为我们 Patcher 模块的核心。 该模块作用于形状为 (N, 3, 32, 32) 的张量。其中 N 是每批图像的数量。3 是通道数,因为我们处理的是 RGB 图像。32 是图像的大小,因为我们处理的是 CIFAR10 数据集。我们可以测试我们的模块,以确保它将上述形状转换为分块张量。
在本教程中,我们将学习如何使用PyTorch从头开始实现Vision Transformer(VIT),这是一种使用自注意力机制来处理图像的深度学习模型。我们将按照以下步骤进行: 数据预处理 构建VIT模型 训练模型 评估模型 使用模型进行预测 让我们逐步开始。 数据预处理 首先,我们需要准备我们的数据集。在本教程中,我们将使用CIFAR-10数据集...
test_dataset = CIFAR10(root='/data/xinyuuliu/datas', train=False, download=True, transform=transform) # 创建数据加载器 train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False) # 加载预训练的V...
因此,通过微调,可以使模型更好地适应CIFAR10的特性和任务需求。 微调过程中面临的主要挑战包括: 1. **过拟合**:由于CIFAR10数据集较小,模型容易过拟合。可以通过数据增强、正则化(如L2正则化)和早停法等技术来缓解这一问题。 2. **学习率调整**:选择合适的学习率对于微调至关重要。通常,初始学习率应设置得...
📋 步骤:加载 CIFAR-10 数据集,使用 PyTorch Lightning 进行训练。通过图像增强技术(如随机裁剪、归一化)优化数据输入,并在 ViT 模型基础上添加分类层。 🏆 结果:成功提升了图像分类的精度,展示了 ViT 模型在小规模数据集上的迁移学习能力。0 0 发表评论 发表 作者...
为了帮助你实现一个基于PyTorch的ViT(Vision Transformer)模型,我将按照你的要求分点回答,并包含必要的代码片段。 1. 查找或创建一个PyTorch实现的ViT模型代码 下面是一个简化的PyTorch实现的ViT模型代码,该代码包括了模型的主要组件,如Patch Embedding、Position Embedding、Transformer Encoder和Classification Head。 python...
transform = ToTensor() cifar10_train = paddle.vision.datasets.Cifar10(mode='train', transform=transform) cifar10_test = paddle.vision.datasets.Cifar10(mode='test', transform=transform) Cache file /home/aistudio/.cache/paddle/dataset/cifar/cifar-10-python.tar.gz not found, downloading https:/...
1. Pytorch 2. Transformer(大致了解即可) 1. 数据加载预处理 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...