Vision Transformer（ViT-Base-16）处理CIFAR-100模式识别任务（基于Pytorch框架）

最新推荐文章于 2025-10-15 04:56:04 发布

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#transformer #pytorch #深度学习

在PyTorch框架内，执行CIFAR-100识别任务使用Vision Transformer（ViT）模型可以分为以下步骤：

导入必要的库。
加载和预处理CIFAR-100数据集。
定义ViT模型架构。
设置训练过程（包括损失函数、优化器等）。
训练模型。
测试模型性能。

示例代码

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.models import vit_b_16, ViT_B_16_Weights

# 1. 设置设备
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 2. 加载并预处理CIFAR-100数据集
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),  # ViT期望的输入尺寸
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(0.5, 0.5)
])

trainset = torchvision.datasets.CIFAR100(root='./data', train=True,