当前位置: 首页 > news >正文

Vision Transformer图像分类实现

Vision Transformer (ViT) 是一种基于 Transformer 架构的图像分类模型。与传统的卷积神经网络 (CNN) 不同,ViT 将图像分割成多个小块(patches),并将这些小块视为序列输入到 Transformer 中。以下是使用 PyTorch 实现 Vision Transformer 进行图像分类的步骤。

1. 安装必要的库

首先,确保你已经安装了必要的库:

pip install torch torchvision

注意:具体需要依据cuda版本来选择对应版本

PyTorch

 2. 导入库

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader

 3. 定义 Vision Transformer 模型
 

import math
from torch import nn

相关文章:

  • 在HBase中,LSM树是如何工作的
  • 深入解析 iText 7:从 PDF 文档中提取文本和图像
  • Windows 启动 SSH 服务报错 1067
  • @Async java异步实现
  • 【Go语言快速上手】第二部分:Go语言进阶之数据库操作
  • Zookeeper(58)如何在Zookeeper中实现分布式锁?
  • Zookeeper 和 Redis 哪种更好?
  • Mysql各操作系统安装全详情
  • Maven——Maven开发经验总结(1)
  • 常用的 React Hooks 的介绍和示例
  • 【信息系统项目管理师】第24章:法律法规与标准规范 详解
  • AIGC学习笔记—minimind详解+训练+推理
  • MySQL面试考点汇总
  • Vue 实现通过URL浏览器本地下载 PDF 和 图片
  • Python学习心得常用的内置函数
  • 计算机视觉算法实战——图像合成(主页有源码)
  • 滤波器 | 原理 / 分类 / 特征指标 / 设计
  • js 打开新标签页和关闭标签页
  • 基于Flask的艺恩影片票房分析系统的设计与实现
  • 公证 网络安全
  • 暴利之下:宠物殡葬行业的冰与火之歌
  • 绍兴柯桥:用一块布托起中国制造的新经纬
  • 《2025城市青年旅行消费报告》发布,解码青年出行特征
  • 咖啡戏剧节举办第五年,上生新所“无店不咖啡,空间皆可戏”
  • 李彦宏:技术迭代速度之快从业30年来未见过,要提升执行力战胜对手
  • 国家矿山安全监察局发布《煤矿瓦斯防治能力评估办法》