3步快速掌握Vision Transformers在CIFAR-10上的终极实战

3步快速掌握Vision Transformers在CIFAR-10上的终极实战

【免费下载链接】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

想要免费快速上手最热门的Vision Transformers技术吗？这个基于PyTorch的完整项目让你在CIFAR-10数据集上轻松训练各种视觉变换器模型。从基础ViT到最新的ConvMixer、CaiT、SwinTransformers和MLP mixer，这里应有尽有。

快速搭建你的第一个Vision Transformers环境

首先获取项目代码并安装依赖：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/vision-transformers-cifar10
cd vision-transformers-cifar10
pip install -r requirements.txt

依赖包包含vit-pytorch、einops等核心组件，确保你的深度学习环境能够正常运行。

实战演练：从零开始训练你的模型

使用项目中的train_cifar10.py脚本，你可以立即开始训练：

# 基础ViT训练，默认配置
python train_cifar10.py

# 支持CIFAR-100数据集
python train_cifar10.py --dataset cifar100

# 使用不同patch size的ViT
python train_cifar10.py --patch 2

# 训练更小的ViT模型
python train_cifar10.py --net vit_small --n_epochs 400

项目提供了丰富的模型选择，你可以在models/目录中找到所有可用的模型实现，包括ViT、ConvMixer、DyT等先进架构。

进阶技巧：提升模型性能的秘诀

参数调优策略

• 调整patch size：从2到8的不同设置会显著影响模型性能
• 学习率优化：ViT通常使用1e-4的学习率效果最佳
• 训练周期调整：根据模型复杂度设置200-500个epoch

数据增强技巧 项目内置了RandAugment技术，通过N=2、M=14的参数设置，可以有效提升模型泛化能力。

模型选择指南

• 追求最高精度：选择Swin Transformers（可达90%准确率）
• 平衡速度与精度：ViT-small是理想选择
• 快速实验：ConvMixer训练速度快且效果显著

生态融合：构建完整的AI工作流

PyTorch生态系统 项目深度集成PyTorch框架，支持自动混合精度训练、多GPU并行等高级特性。

实验追踪工具 集成WandB进行训练日志记录，让你能够实时监控训练过程，比较不同实验效果。

模型导出功能 训练完成后，使用export_models.py脚本可以将模型导出为ONNX和TorchScript格式，便于部署到生产环境。

通过这个项目，你不仅能够快速上手Vision Transformers，还能深入了解各种先进模型在CIFAR-10/CIFAR-100上的表现差异，为你的AI项目提供坚实的技术基础。

【免费下载链接】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