下面我们将创建一个使用ViT-Base-Patch16-224进行图像分类的交互式演示,并使用Gradio构建用户界面。 importtorchfromtransformersimportViTFeatureExtractor,ViTForImageClassificationfromPILimportImageimportgradioasgr# 加载预训练的ViT模型和特征提取器model_name="google/vit-base-patch16-224"feature_extractor=ViTFeatureExt...
然后以该代码调用 model_name="vit_base_patch32_224"#文件夹路径vit=timm.create_model(model_name,pretrained=True)# 预测vit.eval()# 设置模型为推理模式with torch.no_grad():output=vit(input_tensor)
timm库vit_base_patch16_224模型参数和权重参数不匹配 tflite模型权重参数这么看到,1、引言最近一段时间在对卷积神经网络进行量化的过程中,阅读了部分论文,其中对于谷歌在CVPR2018上发表的论文“QuantizationandTrainingofNeuralNetworksforEfficientInteger-Arithmetic-
Deep learning framework and version(e.g., Tensorflow2.1 or Pytorch1.3): Use GPU or not: CUDA/cuDNN version(if you use GPU): The network you trained(e.g., Resnet34 network): size mismatch for pos_embed: copying a param with shape torch.Size([1, 50, 768]) from checkpoint, the sha...
Vision Transformer(VIT)是Google提出的基于Transformer的图片分类模型。在VIT模型中图像被表示为序列,图像的类标签被预测,这允许模型独立学习图像结构。输入图像被视为一系列补丁,其中通过连接补丁中所有像素的通道然后将其线性投影到所需的输入维度,将每个补丁展平为单个向量。