resnet和vit
时间: 2025-01-20 17:03:30 浏览: 74
### 比较ResNet和ViT深度学习模型
#### 架构差异
ResNet通过引入残差连接解决了深层网络中的梯度消失问题，使得可以训练非常深的神经网络。这种架构允许信息绕过某些层直接传递给后续层[^1]。
相比之下，Vision Transformer (ViT) 基于自注意力机制构建，该机制能够捕捉图像全局依赖关系而不受限于局部感受野大小。ViT将输入图片分割成固定尺寸的小块序列，并将其映射到高维向量空间，在此之后应用标准Transformer编码器来处理这些特征向量[^2]。
#### 训练方式
对于ResNet而言，通常采用卷积操作提取局部特征并逐步聚合形成高层语义表示；而ViT则更侧重于利用大规模预训练数据集（如ImageNet），并通过迁移学习方法应用于特定视觉任务上。此外，由于ViT结构特点决定了其计算复杂度较高，因此往往需要更多资源来进行有效训练[^3]。
#### 应用场景适应性
ResNet因其强大的泛化能力和相对较低的硬件需求，在许多实际应用场景中表现出色，特别是在实时性和效率至关重要的场合下。然而随着多模态大模型的发展趋势以及对高质量视觉理解的需求增加，基于Transformer架构设计而成的ViT逐渐展现出独特优势——尤其是在涉及长距离依赖建模的任务里，比如视频识别等时空域内的挑战性课题。
```python
import torch.nn as nn
class ResidualBlock(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1):
super(ResidualBlock, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
def forward(self, x):
residual = x
out = self.conv1(x)
out += residual
return self.relu(out)
class VisionTransformer(nn.Module):
def __init__(self, image_size, patch_size, num_classes, dim, depth, heads, mlp_dim, channels=3):
super(VisionTransformer, self).__init__()
# Implementation details omitted for brevity
def forward(self, img):
patches = self.patch_embedding(img)
tokens = self.transformer(patches)
cls_token = tokens[:, 0]
logits = self.mlp_head(cls_token)
return logits
```
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全面掌握西门子PLC技术的中文培训资料
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1. 西门子PLC技术介绍
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4. 西门子PLC的高级应用
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5. 西门子PLC的维护与故障排除
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True Traceback (most recent call last): File "/home/xxzx/Desktop/ruanzhu/ziti.py", line 9, in <module> print(fm.get_cachedir()) # 显示缓存路径 ^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: module 'matplotlib.font_manager' has no attribute 'get_cachedir'
<think>我们遇到了一个具体问题：用户在使用`matplotlib.font_manager.get_cachedir`时遇到了`AttributeError`，因为该方法不存在。我们需要提供替代方法或解决方案。
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