Vision Transformer (ViT)在C/C++中的纯实现教程

Vision Transformer (ViT)在C/C++中的纯实现教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/vit.cpp

本教程将指导您了解并使用staghado/vit.cpp，这是一个无需额外依赖的Vision Transformer模型家族的C/C++推理引擎实现，特别优化于边缘设备上的性能。接下来，我们将探索其目录结构、启动与配置相关的内容。

1. 项目目录结构及介绍

愿景变压器（Vision Transformer, ViT）在这个仓库中的组织简洁而高效。以下是关键的目录和文件结构概览：

• ./ 主目录包含了所有核心组件。
  • CMakeLists.txt: CMake构建脚本，用于编译整个项目。
  • LICENSE: 项目使用的MIT许可协议文件。
  • README.md: 项目简介，包括快速入门和重要特性说明。
  • main.cpp: 示例主程序，展示了如何运行ViT推理。
  • vit.cpp 和 vit.h: ViT模型的核心实现代码。
  • convert-pth-to-ggml.py: 工具脚本，用于将PyTorch模型转换成GGUF格式供本项目使用。
  • extensions/vitstr_cpp/extensions/vitstr_cpp/ggml: 包含ggml库的相关集成代码。
  • scripts 和 tests: 分别存放脚本和测试代码。
  • .gitignore, gitmodules: 版本控制相关的配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

• main.cpp: 是进行模型推理的主要入口点。该文件演示了如何加载预训练模型(.npz格式或经过转换的GGUF格式)，以及如何对图像进行预处理后送入模型以获取分类结果。通过这个文件，你可以学习到如何初始化模型，加载数据，执行前向传播并处理模型输出。

3. 项目的配置文件介绍

• 本项目并未直接提供一个传统的配置文件，如JSON或YAML格式的文件来定义模型参数或运行时配置。然而，模型加载、优化选项等配置是通过代码中硬编码的方式实现的，尤其是在main.cpp中。这意味着配置是通过修改源代码来实现的，比如选择不同版本的ViT模型、设置量化级别或改变输入图像路径等。

  若需定制化配置，开发者应参考示例代码中的参数设定部分，并相应地调整这些值来适应自己的需求。对于更复杂的配置需求，考虑将配置项抽取至外部文件并在程序初始化时读取，虽然这需要自定义实现。

以上就是关于staghado/vit.cpp项目的目录结构、启动文件和非传统意义上的“配置”介绍。为了实际操作项目，建议熟悉C/C++环境，安装必要的依赖（如ggml），并依据GitHub仓库中的README.md提供的指南进行操作。

vit.cpp Inference Vision Transformer (ViT) in plain C/C++ with ggml 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/vit.cpp