ViT 模型在 CIFAR-10 测试集上的分类精度

### ViT 模型在 CIFAR-10 测试集上的分类精度 为了评估 Vision Transformer (ViT) 模型在 CIFAR-10 测试集上的分类精度，通常会遵循一系列标准流程来准备数据、构建模型、训练模型并最终测试其性能。 #### 数据预处理与增强 首先，在实验中应用了一系列的数据预处理和增强技术。这些操作包括但不限于调整图像大小、随机水平翻转、将图像转换为张量形式以及执行归一化处理[^4]： ```python import torchvision.transforms as transforms transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), # 调整尺寸以匹配输入要求 transforms.RandomHorizontalFlip(), # 随机水平翻转增加多样性 transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) ``` #### 加载 CIFAR-10 数据集 接着通过 `torchvision` 库加载 CIFAR-10 数据集，并按照一定比例划分成训练集和验证集以便于后续的训练过程[^2]: ```python from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) test_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False) ``` #### 构建 VIT 模型结构 对于 ViT 模型而言，可以采用 PyTorch 中现有的实现方式或者借助第三方库如 `timm` 来获取预训练权重。这里假设已经选择了合适的配置文件用于初始化 ViT 模型，并对其进行了必要的修改使其适用于 CIFAR-10 的十类分类任务[^1]: ```python import timm model = timm.create_model('vit_base_patch16_224', pretrained=True, num_classes=10).to(device) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) ``` #### 训练函数定义 定义了一个名为 `train()` 的辅助函数来进行单次迭代周期内的前向传播、损失计算及反向梯度更新等操作: ```python def train(dataloader, model, criterion, optimizer, device, epoch): model.train() running_loss = 0.0 for inputs, labels in dataloader: inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() avg_loss = running_loss / len(dataloader) print(f'Epoch [{epoch}], Loss: {avg_loss:.4f}') ``` #### 测试函数定义 同样地，也实现了另一个称为 `evaluate()` 的方法用来衡量当前模型在整个测试集合中的表现情况，特别是关注分类准确性这一指标: ```python def evaluate(dataloader, model, device): correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for images, labels in dataloader: images, labels = images.to(device), labels.to(device) outputs = model(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() accuracy = 100 * correct / total return accuracy ``` #### 执行完整的训练循环 最后一步就是运行整个训练循环多次直到达到满意的收敛状态；每完成一轮 Epoch 后都会调用上述提到过的 `evaluate()` 函数去检查最新的验证分数变化趋势。当所有轮次结束后再次针对测试样本做一次全面评测从而得出最终版本下的预测效果如何。 ```python num_epochs = 10 for epoch in range(num_epochs): train(train_loader, model, criterion, optimizer, 'cuda', epoch + 1) accuracy = evaluate(test_loader, model, 'cuda') print(f'Test Accuracy of the model on the 10000 test images: {accuracy}%') ``` 综上所述，通过对 ViT 模型进行适当调整并与特定任务相适配之后可以在 CIFAR-10 上获得良好的泛化能力。然而具体的数值取决于多种因素的影响，比如超参数的选择、硬件条件差异等等，因此实际得到的结果可能会有所波动.