突破数据限制：Vision Transformer自定义数据集训练完全指南-优快云博客

突破数据限制：Vision Transformer自定义数据集训练完全指南

【免费下载链接】vision_transformer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/vision_transformer

你是否还在为无法使用自有数据训练Vision Transformer模型而困扰？本文将带你通过Colab环境，从数据集准备到模型训练完成全流程实操，无需复杂配置即可实现自定义图像分类任务。读完本文你将掌握：自定义数据集的标准格式要求、数据加载模块的适配方法、训练参数优化技巧以及常见问题解决方案。

数据集准备规范

Vision Transformer支持两种数据集格式：TFDS标准数据集和自定义目录结构数据集。对于大多数用户，推荐使用目录结构方式组织数据，只需按照以下层级存放图片文件：

custom_dataset/
├── train/
│   ├── class_a/
│   │   ├── img1.jpg
│   │   └── img2.jpg
│   └── class_b/
│       └── img3.jpg
└── test/
    ├── class_a/
    └── class_b/

系统会自动识别目录名称作为类别标签，相关处理逻辑在vit_jax/input_pipeline.py的get_directory_info函数中实现。该函数通过glob.glob(examples_glob)扫描所有图片文件，并使用path.split('/')[-2]提取类别名称。

数据加载流程解析

数据加载模块vit_jax/input_pipeline.py提供了完整的自定义数据集支持，核心流程包括：

数据集检测：get_datasets函数会先检查config.dataset是否为目录，若是则调用get_data_from_directory加载自定义数据
图片解码：使用tf.image.decode_jpeg解码图片文件，支持JPEG格式
数据预处理：训练模式下执行随机裁剪和水平翻转，测试模式下仅进行 resize
批次处理：自动将数据分批并分发到多个设备

关键参数配置可通过修改配置文件实现，例如vit_jax/configs/vit.py中的batch_size和image_size参数。

Colab环境准备

首先需要准备Colab环境并克隆项目仓库：

!git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/vision_transformer
%cd vision_transformer
!pip install -r vit_jax/requirements.txt

项目提供了两个主要Colab笔记本：

vit_jax.ipynb：基础模型演示
vit_jax_augreg.ipynb：支持自定义数据集训练

推荐使用第二个笔记本，它提供了更完善的自定义数据支持，包括从Google Drive加载文件的功能。

训练步骤详解

1. 数据集上传

将准备好的自定义数据集上传到Colab，可通过以下方式：

直接上传到Colab临时存储（适合小数据集）
挂载Google Drive：from google.colab import drive; drive.mount('/content/drive')
使用gsutil命令从Google Cloud Storage加载

2. 配置文件修改

复制基础配置文件创建自定义配置：

!cp vit_jax/configs/vit.py vit_jax/configs/my_custom_config.py

修改关键参数：

dataset: 设置为自定义数据集路径
num_classes: 设置实际类别数量
image_size: 根据模型要求调整（通常为384或224）
batch_size: 根据Colab GPU内存调整（T4 GPU建议不超过32）

3. 启动训练

使用以下命令启动训练：

!python -m vit_jax.main \
  --workdir=/tmp/vit-custom \
  --config=vit_jax/configs/my_custom_config.py \
  --config.pretrained_dir='gs://vit_models/imagenet21k' \
  --config.dataset='/content/custom_dataset'

训练过程中可通过TensorBoard监控：

%load_ext tensorboard
%tensorboard --logdir /tmp/vit-custom

模型架构与可视化

Vision Transformer将图像分割为固定大小的补丁序列，通过Transformer编码器进行处理。核心架构如图所示：

该架构将图像分割为16x16的补丁，转换为嵌入向量后添加位置编码，再通过多个Transformer块处理，最后使用分类头输出结果。相比传统CNN，ViT能更好地捕捉长距离依赖关系。

常见问题解决

内存不足问题

若遇到GPU内存不足错误，可调整以下参数：

减小batch_size：在配置文件中设置batch=16
增加accum_steps：累积梯度以模拟大批次训练
使用更小的模型：如从ViT-B/16改为ViT-S/16

相关参数在vit_jax/configs/common.py中定义，内存优化逻辑见vit_jax/input_pipeline.py的MAX_IN_MEMORY设置。

训练精度低

若模型精度不理想，可尝试：

延长训练轮次：增加total_steps参数
调整学习率：修改base_lr和decay_type
使用数据增强：在vit_jax/input_pipeline.py中添加更多预处理步骤

高级应用：迁移学习最佳实践

对于小数据集，迁移学习是提升性能的关键。推荐使用在ImageNet-21k上预训练的模型，如：

--config.pretrained_dir='gs://vit_models/augreg' \
--config.name='B_16-i21k-300ep-lr_0.001-aug_medium1-wd_0.1-do_0.0-sd_0.0'

预训练模型列表及性能指标可参考README.md中的"Available ViT models"章节。实验表明，使用AugReg预训练模型可在小数据集上提升3-5%的准确率。

总结与后续步骤

本文介绍了如何使用Vision Transformer训练自定义数据集，关键步骤包括：

按照目录结构准备数据集
配置自定义训练参数
启动训练并监控过程
优化模型性能

进阶学习建议：

尝试不同模型架构：如MLP-Mixer架构
探索数据增强策略：参考vit_jax/configs/augreg.py
模型导出与部署：使用flax.jax_utils.save_checkpoint保存模型

完整项目文档见README.md，更多高级配置可参考vit_jax/configs/目录下的示例文件。

【免费下载链接】vision_transformer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/vision_transformer

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考