Vision Transformers for CIFAR-10 使用教程

Vision Transformers for CIFAR-10 使用教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/vision-transformers-cifar10

项目介绍

vision-transformers-cifar10 是一个用于在 CIFAR-10 数据集上训练 Vision Transformers（ViT）及其相关模型的开源项目。该项目使用 PyTorch 实现，便于用户进行调整和实验。项目包含了多种模型的实现，如 ConvMixer、CaiT、ViT-small、SwinTransformers 和 MLP mixer，并针对 CIFAR-10 数据集调整了默认的训练设置。

项目快速启动

安装依赖

首先，克隆项目仓库并安装所需的依赖包：

git clone https://github.com/kentaroy47/vision-transformers-cifar10.git
cd vision-transformers-cifar10
pip install -r requirements.txt

训练模型

使用 train_cifar10.py 脚本进行模型训练。以下是一些示例命令：

# 训练 ViT 模型，默认 patch size 为 4
python train_cifar10.py

# 训练 ViT 模型，patch size 为 4，图像大小为 48
python train_cifar10.py --size 48

# 训练 ViT 模型，patch size 为 2
python train_cifar10.py --patch 2

应用案例和最佳实践

应用案例

1. 图像分类：使用 ViT 模型在 CIFAR-10 数据集上进行图像分类，可以获得较高的准确率。
2. 模型比较：通过训练不同的模型（如 ConvMixer、CaiT、SwinTransformers 等），比较它们在 CIFAR-10 数据集上的性能。

最佳实践

1. 参数调整：根据具体需求调整模型的参数，如 patch size、图像大小等，以获得最佳性能。
2. 数据增强：使用数据增强技术（如随机裁剪、随机翻转等）提高模型的泛化能力。
3. 模型融合：将多个模型的预测结果进行融合，以提高分类的准确性。

典型生态项目

1. PyTorch：该项目基于 PyTorch 实现，PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，提供了丰富的工具和库。
2. CIFAR-10 数据集：CIFAR-10 是一个常用的计算机视觉基准数据集，包含 60000 张 32x32 的彩色图像，分为 10 个类别。
3. WandB：项目支持使用 WandB 进行训练日志记录，WandB 是一个用于跟踪和可视化机器学习实验的工具。

通过以上内容，您可以快速了解并使用 vision-transformers-cifar10 项目进行模型训练和实验。希望本教程对您有所帮助！

vision-transformers-cifar10 Let's train vision transformers (ViT) for cifar 10! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/vision-transformers-cifar10