T2T-ViT 项目教程

T2T-ViT 项目教程

T2T-ViT ICCV2021, Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/t2/T2T-ViT

1. 项目的目录结构及介绍

T2T-ViT 项目的目录结构如下：

T2T-ViT/
├── images/
├── models/
├── LICENSE
├── README.md
├── distributed_train.sh
├── main.py
├── transfer_learning.py
├── utils.py
├── visualization_resnet.ipynb
└── visualization_vit.ipynb

目录结构介绍

• images/: 存放项目相关的图片文件。
• models/: 存放模型的定义和实现代码。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍文档，包含项目的概述、使用方法和参考文献等信息。
• distributed_train.sh: 分布式训练的脚本文件。
• main.py: 项目的主程序文件，用于训练和测试模型。
• transfer_learning.py: 迁移学习的脚本文件，用于在其他数据集上微调模型。
• utils.py: 工具函数文件，包含一些辅助函数。
• visualization_resnet.ipynb: 用于可视化 ResNet 模型特征的 Jupyter Notebook 文件。
• visualization_vit.ipynb: 用于可视化 ViT 模型特征的 Jupyter Notebook 文件。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是 T2T-ViT 项目的主程序文件，主要用于模型的训练和测试。以下是该文件的主要功能：

• 模型训练: 通过调用 main.py 文件，可以启动模型的训练过程。训练过程中会加载数据集、配置模型参数，并进行模型的训练和验证。
• 模型测试: 在训练完成后，可以通过 main.py 文件对模型进行测试，评估模型的性能。

使用示例

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python main.py path/to/data --model t2t_vit_14 -b 100 --eval_checkpoint path/to/checkpoint

3. 项目的配置文件介绍

distributed_train.sh

distributed_train.sh 是一个用于分布式训练的脚本文件。通过该脚本，可以在多个 GPU 上并行训练模型，提高训练效率。

使用示例

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 ./distributed_train.sh 4 path/to/data --model t2t_vit_7 -b 128 --lr 1e-3 --weight-decay 0.03 --amp --img-size 224

transfer_learning.py

transfer_learning.py 是一个用于迁移学习的脚本文件。通过该脚本，可以在其他数据集上微调预训练的模型，以适应不同的任务需求。

使用示例

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python transfer_learning.py --lr 0.05 --b 64 --num-classes 10 --img-size 224 --transfer-learning True --transfer-model /path/to/pretrained/T2T-ViT-19

通过以上介绍，您可以更好地理解和使用 T2T-ViT 项目。希望这份教程对您有所帮助！

T2T-ViT ICCV2021, Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/t2/T2T-ViT