swin transformer代码进行轴承故障诊断

### 使用Swin Transformer 实现轴承故障诊断 为了使用 Swin Transformer 进行轴承故障诊断，可以遵循以下方法构建模型并训练。此过程涉及数据预处理、模型定义以及训练阶段。 #### 数据准备与预处理 首先需要加载和预处理凯斯西储大学轴承数据集中的图像数据。这些图像可能包括原始信号图、灰度图及其带噪声版本[^1]。对于每种类型的输入图片，都需要转换成适合传递给 Swin Transformer 的张量形式： ```python import torch from torchvision import transforms, datasets transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), ]) dataset = datasets.ImageFolder(root='path_to_dataset', transform=transform) dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) ``` #### 构建Swin Transformer模型 接着基于 PyTorch 定义一个简单的 Swin Transformer 模型架构用于分类任务。这里假设已经安装好了 `timm` 库来简化创建 Swin Transformer 的流程: ```python import timm model = timm.create_model('swin_base_patch4_window7_224', pretrained=True, num_classes=len(dataset.classes)) device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model.to(device); ``` #### 训练设置 配置优化器、损失函数以及其他必要的超参数来进行有效的学习过程： ```python criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=7, gamma=0.1) num_epochs = 25 ``` #### 开始训练循环 最后编写一段完整的训练逻辑，在每个 epoch 中迭代整个数据集，并调整权重以最小化误差： ```python for epoch in range(num_epochs): model.train() running_loss = 0.0 for inputs, labels in dataloader: inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() * inputs.size(0) scheduler.step() print(f"Epoch {epoch}/{num_epochs - 1}, Loss: {running_loss / len(dataloader.dataset)}") ``` 通过上述步骤能够建立起一个基本框架用来探索如何应用先进的视觉Transformer技术解决工业领域内的特定问题——即利用Swin Transformer 对轴承状态进行自动化的故障检测分析。