swim transformer教程
时间: 2024-12-29 10:18:19 浏览: 57
### 关于Swin Transformer的教程
#### Swin Transformer简介
Swin Transformer 是一种基于窗口的分层Transformer架构,专为计算机视觉任务设计。该模型通过引入移位窗口机制来构建局部性和层次化特征表示,从而提高了计算效率并增强了建模能力[^1]。
#### 安装依赖库
为了运行Swin Transformer的相关代码,需安装必要的Python包:
```bash
pip install torch torchvision timm
```
#### 加载预训练模型
可以轻松加载官方提供的预训练权重来进行微调或其他操作:
```python
import timm
model = timm.create_model('swin_base_patch4_window7_224', pretrained=True)
print(model.default_cfg) # 打印默认配置参数
```
#### 数据集准备
对于图像分类任务而言,通常会采用`torchvision.datasets.ImageFolder`接口读取数据文件夹中的图片作为输入样本;而对于目标检测或实例分割,则可能需要用到COCO API等工具处理标注信息。
#### 训练过程概览
以下是简化版的训练循环框架示例,具体实现细节取决于实际应用场景和个人需求:
```python
from tqdm import tqdm
for epoch in range(num_epochs):
model.train()
with tqdm(total=len(train_loader), desc=f'Epoch {epoch}') as pbar:
for images, labels in train_loader:
optimizer.zero_grad()
outputs = model(images.to(device))
loss = criterion(outputs, labels.to(device))
loss.backward()
optimizer.step()
pbar.update(1)
validate(model, val_loader) # 验证阶段
```
#### 推理预测流程
完成训练之后就可以利用已保存的最佳模型进行推理了:
```python
checkpoint = torch.load(best_checkpoint_path)
model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])
model.eval()
with torch.no_grad():
output = model(input_image_tensor.unsqueeze(0).to(device))
predicted_class_idx = int(torch.argmax(output))
```
阅读全文
相关推荐


















