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

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：

1. 导入必要的库。
2. 加载和预处理CIFAR-100数据集。
3. 定义ViT模型架构。
4. 设置训练过程（包括损失函数、优化器等）。
5. 训练模型。
6. 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,