【文件属性】：
文件名称：vision-transformer-pytorch:带有预训练模型的Pytorch版本的Vision Transformer（ViT）。 这是CASL（https
文件大小：173KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-13 17:29:49
pytorch vision-transformer Python
视觉变压器-火炬
视觉变压器的Pytorch实现。 提供了预先训练的pytorch权重，这些权重是从原始jax /亚麻权重转换而来的。 这是和的项目。
介绍
Pytorch实施的论文 。 我们提供从预训练的jax /亚麻模型转换而来的预训练的pytorch权重。 我们还提供微调和评估脚本。 获得了与类似的结果。
安装
创建环境：
conda create --name vit --file requirements.txt
conda activate vit
可用型号
我们提供，这些是从原始jax / flax wieghts转换而来的。 您可以下载它们并将文件放在“ weights / pytorch”下以使用它们。
否则，您可以下载，并将这些帧放在“ weights / jax”下以使用它们。 我们将在线为您转换权重。
数据集
当前支持三个数据集：ImageNet2012，CI
【文件预览】：
vision-transformer-pytorch-main
----.gitattributes(66B)
----.github()
--------PULL_REQUEST_TEMPLATE.md(292B)
--------ISSUE_TEMPLATE()
----notebooks()
--------Example.ipynb(18KB)
----src()
--------train.py(7KB)
--------config.py(4KB)
--------checkpoint.py(4KB)
--------utils.py(6KB)
--------model.py(6KB)
--------__init__.py(0B)
--------eval.py(2KB)
--------data_loaders.py(3KB)
--------check_jax.py(3KB)
----vit_jax()
--------input_pipeline.py(6KB)
--------checkpoint_test.py(1KB)
--------hyper.py(3KB)
--------train.py(7KB)
--------flags.py(4KB)
--------momentum_hp.py(3KB)
--------checkpoint.py(9KB)
--------log.py(2KB)
--------requirements.txt(203B)
--------train_test.py(2KB)
--------__init__.py(575B)
--------models.py(8KB)
--------models_test.py(1KB)
--------configs.py(2KB)
----requirements.txt(8KB)
----examples()
--------figure1.png(127KB)
----CONTRIBUTING.md(1KB)
----LICENSE(11KB)
----README.md(5KB)
----.gitignore(2KB)