VIT实战cifar10
时间: 2023-11-02 15:06:02 浏览: 380
VIT(Vision Transformer)是一种使用自注意力机制的图像分类模型。根据引用的结果,使用MAE预训练VIT在CIFAR-10数据集上进行监督学习训练可以获得比直接使用标签进行监督学习训练更好的结果。这表明自我监督学习比监督学习更有效的数据。
关于VIT实战CIFAR-10的具体实现细节,我没有找到相关的引用信息。不过,你可以参考引用和引用中提到的博客文章和教程,它们提供了使用PyTorch和TensorFlow实现CIFAR-10图像分类任务的示例代码和详细步骤。
相关问题
LORA微调VIT实战
### LORA 微调 VIT 模型 实战教程
#### 准备工作
为了成功地在LORA项目中微调Vision Transformer (ViT) 模型,需先完成一系列准备工作。这包括但不限于获取必要的软件库和支持工具。
确保已安装PyTorch和其他依赖项之后,还需下载并准备好特定于任务的数据集。对于图像分类任务而言,常用数据集如CIFAR-10或ImageNet可作为训练素材[^2]。
```bash
pip install torch torchvision transformers accelerate loralib
```
#### 加载预训练模型
加载预先训练好的ViT模型是实现高效迁移学习的关键一步。这里采用Hugging Face Transformers库来简化这一过程:
```python
from transformers import ViTForImageClassification, ViTFeatureExtractor
model_name_or_path = "google/vit-base-patch16-224"
feature_extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained(model_name_or_path)
model = ViTForImageClassification.from_pretrained(model_name_or_path)
```
#### 应用LoRA适配器
引入Low-Rank Adaptation (LoRA) 技术能够显著减少参数量的同时保持良好的泛化性能。具体做法是在原有网络结构基础上附加小型矩阵以调整部分层的行为而不改变整体架构设计[^4]。
```python
import loralib as lora
lora_config = {
'r': 8,
'alpha': 16,
}
for name, module in model.named_modules():
if isinstance(module, nn.Linear):
setattr(model, name, lora.MergedLinear(
module.in_features,
module.out_features,
r=lora_config['r'],
lora_alpha=lora_config['alpha']
))
```
#### 数据处理与增强
准备适合输入给定神经网络形式的数据流线至关重要。利用`torchvision.transforms`模块可以轻松定义一组转换规则应用于原始图片样本上,从而提高最终预测效果的质量。
```python
from torchvision import transforms
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.5], std=[0.5])
])
train_dataset = datasets.ImageFolder(root="./data/train", transform=transform)
val_dataset = datasets.ImageFolder(root="./data/val", transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False)
```
#### 训练流程设定
构建优化算法实例并与损失函数相结合形成完整的迭代更新机制;同时安排周期性的评估环节以便及时跟踪进展状况。
```python
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)
criterion = CrossEntropyLoss()
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)
num_epochs = 3
best_accuracy = 0.0
for epoch in range(num_epochs):
train_loss = 0.0
for images, labels in tqdm(train_loader):
optimizer.zero_grad()
inputs = feature_extractor(images, return_tensors="pt").to(device)
outputs = model(**inputs).logits
loss = criterion(outputs, labels.to(device))
loss.backward()
optimizer.step()
train_loss += loss.item()
avg_train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset)
with torch.no_grad():
correct_predictions = 0
total_samples = 0
for val_images, val_labels in val_loader:
val_inputs = feature_extractor(val_images, return_tensors="pt").to(device)
predictions = model(**val_inputs).logits.argmax(dim=-1)
correct_predictions += sum(predictions.cpu().numpy() == np.array(val_labels)).item()
total_samples += len(val_labels)
accuracy = correct_predictions / total_samples * 100.
print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss={avg_train_loss:.4f}, Accuracy={accuracy:.2f}%")
if accuracy > best_accuracy:
best_accuracy = accuracy
torch.save({
'epoch': epoch + 1,
'state_dict': model.state_dict(),
'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
'loss': avg_train_loss,
}, './checkpoint.pth.tar')
print("Training completed.")
```
深度学习实战项目案例vit
### Vision Transformer (ViT) 深度学习实战项目案例
#### 项目背景
Vision Transformer (ViT) 是一种基于 Transformer 架构的模型,最初用于自然语言处理领域,在计算机视觉任务上也取得了显著的成功。通过将图像划分为多个补丁(patch),并将其序列化输入到 Transformer 中,ViT 能够有效地捕捉全局依赖关系。
#### 数据准备
为了构建一个完整的 ViT 实战项目,首先需要准备好合适的数据集。常用的数据集包括 ImageNet、CIFAR-10/100 和自定义的小规模数据集。对于初学者来说,建议从 CIFAR- **Patch Embedding**: 将图像切分成固定大小的 patches,并映射成一维向量。
- **Positional Encoding**: 添加位置编码以保留空间信息。
- **Transformer Encoder Layers**: 多层堆叠的标准 Transformer 编码器结构,每层包含多头自注意力机制(Multi-head Self-Attention, MSA)和前馈神经网络(Feed Forward Network, FFN)[^4]。
```python
import torch.nn as nn
from transformers import ViTModel
class CustomViT(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=10):
super(CustomViT, self).__init__()
self.vit = ViTModel.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224-in21k')
self.classifier = nn.Linear(self.vit.config.hidden_size, num_classes)
def forward(self, input_ids=None, attention_mask=None, token_type_ids=None):
outputs = self.vit(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids)
logits = self.classifier(outputs.last_hidden_state[:, 0])
return logits
```
#### 训练过程
训练过程中需要注意超参数的选择,如批次大小(batch size)、初始学习率(initial learning rate)等。此外,还可以采用混合精度训练(mixed precision training)加速收敛速度并减少显存占用。
#### 性能评估
完成训练后,需对模型进行全面测试,计算准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)等多个指标来衡量性能优劣。同时可以绘制混淆矩阵(confusion matrix)辅助分析错误模式。
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