Vision Transformer图像分类实现

PyTorch实现Vision Transformer图像分类

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已于 2025-02-19 09:29:23 修改 · 723 阅读

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#transformer #分类 #深度学习 #python

于 2025-02-19 09:29:22 首次发布

Vision Transformer (ViT) 是一种基于 Transformer 架构的图像分类模型。与传统的卷积神经网络 (CNN) 不同，ViT 将图像分割成多个小块（patches），并将这些小块视为序列输入到 Transformer 中。以下是使用 PyTorch 实现 Vision Transformer 进行图像分类的步骤。

1. 安装必要的库

首先，确保你已经安装了必要的库：

pip install torch torchvision

注意：具体需要依据cuda版本来选择对应版本

PyTorch

2. 导入库

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader

3. 定义 Vision Transformer 模型

import math
from torch import nn, einsum
import torch.nn.functional as F

class PatchEmbedding(nn.Module):
    def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, in_channels=3, embed_dim=768):
        super().__init__()