基于vision transformer模型的黑色素瘤识别的代码，用自己的数据集

### Vision Transformer 黑色素瘤识别代码示例 对于基于Vision Transformer (ViT) 的黑色素瘤识别任务，可以构建一个端到端的工作流来处理自定义数据集。下面是一个简化版的实现方案： #### 准备环境与依赖库安装 为了确保能够顺利运行此项目，需先设置好Python开发环境并安装必要的包。 ```bash pip install torch torchvision timm pandas matplotlib scikit-image opencv-python ``` 这些工具提供了深度学习框架支持以及图像预处理功能。 #### 加载和预处理数据集 针对特定医学影像的任务，如皮肤病变分类中的黑色素瘤检测，通常会涉及到不同分辨率、大小不一的照片文件。因此，在训练之前要对输入图片做标准化调整。 ```python import os from skimage import io, transform import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from torch.utils.data import Dataset, DataLoader class MelanomaDataset(Dataset): """Melanoma dataset.""" def __init__(self, csv_file, root_dir, transform=None): """ Args: csv_file (string): Path to the CSV file with annotations. root_dir (string): Directory with all the images. transform (callable, optional): Optional transform to be applied on a sample. """ self.annotations = pd.read_csv(csv_file) self.root_dir = root_dir self.transform = transform def __len__(self): return len(self.annotations) def __getitem__(self, idx): img_name = os.path.join(self.root_dir, self.annotations.iloc[idx, 0]) image = io.imread(img_name) label = self.annotations.iloc[idx, 1] if self.transform: image = self.transform(image=image)['image'] # Normalize and convert to tensor image = transform.resize(image, (224, 224)) image = ((image / 255.).astype(np.float32)).transpose(2, 0, 1) image = torch.tensor(image).float() return {'image': image, 'label': int(label)} ``` 这段代码创建了一个`MelanomaDataset`类，它继承自PyTorch内置的数据加载基类`torch.utils.data.Dataset`[^1]。通过读取CSV文件获取标签信息，并根据路径加载对应的图像资源；同时实现了简单的缩放变换操作以适应后续网络层的要求。 #### 定义模型架构 接下来就是搭建核心部分——视觉转换器(Vision Transformer)，这里选用预训练好的DeiT(deit_base_patch16_224)作为基础骨架来进行微调(fine-tuning)[^1]。 ```python import torch.nn as nn import timm model = timm.create_model('deit_base_patch16_224', pretrained=True) num_ftrs = model.head.in_features model.head = nn.Linear(num_ftrs, 2) # Assuming binary classification between melanoma vs non-melanoma device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" model.to(device); ``` 上述片段展示了如何利用`timm`库快速实例化一个带有ImageNet权重初始化的DeiT-base模型，并修改最后一层全连接层使其适用于二元分类场景下的输出维度需求。 #### 训练过程概览 最后一步则是编写循环迭代逻辑完成整个优化流程... ```python criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(num_epochs): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(train_loader): inputs = data['image'].to(device) labels = data['label'].to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {running_loss/len(train_loader)}') ``` 以上即为完整的从准备阶段直至实际执行的一套工作管线描述。当然这只是一个非常基础的例子，真实应用中还需要考虑更多细节因素比如超参调节、正则项加入等措施提升泛化能力。