在PyTorch框架内，执行CIFAR-100识别任务使用Vision Transformer（ViT）模型可以分为以下步骤：

1. 导入必要的库。
2. 加载和预处理CIFAR-100数据集。
3. 定义ViT模型架构。
4. 设置训练过程（包括损失函数、优化器等）。
5. 训练模型。
6. 测试模型性能。

示例代码

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.models import vit_b_16, ViT_B_16_Weights

# 1. 设置设备
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 2. 加载并预处理CIFAR-100数据集
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),  # ViT期望的输入尺寸
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(0.5, 0.5)
])

trainset = torchvision.datasets.CIFAR100(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64,
                                          shuffle=True)

testset = torchvision.datasets.CIFAR100(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64,
                                         shuffle=False)

# 3. 定义ViT模型
weights = ViT_B_16_Weights.DEFAULT
model = vit_b_16(weights=weights)
model.heads[0] = nn.Linear(model.heads[0].in_features, 100)  # 修改分类头为100类

# 如果有可用的GPU，则将模型转到GPU
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

# 4. 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 5. 训练模型
for epoch in range(10):  # 遍历数据集多次
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        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()
        if i % 200 == 199:  # 每200个批次打印一次
            print(f'[{epoch + 1}, {i + 1:5d}] loss: {running_loss / 200:.3f}')
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

# 6. 评估模型
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        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()

print(f'Accuracy of the network on the 10000 test images: {100 * correct // total} %')

复制

在这个代码示例中，我们使用了ViT_B_16_Weights来自动获取适合ImageNet预训练的权重。然后我们修改了分类头，以适应CIFAR-100数据集的100个类别。请确保安装了最新版本的torchvision，因为早期版本可能不包含Vision Transformer模型。

ViT-B-16模型介绍

ViT-B-16是Vision Transformer（ViT）模型的一个变体，由Google在2020年提出。ViT模型是一种应用于图像识别任务的Transformer架构，它采用了在自然语言处理（NLP）中非常成功的Transformer模型，并将其调整以处理图像数据。
以下是ViT-B-16模型的一些关键特点：

Transformer 架构

ViT将图像分割为固定大小的patches（例如，16x16像素的小块），将它们线性嵌入为一维向量，并在这些向量前加上位置编码，然后将它们输入到Transformer结构中。
Transformer结构利用自注意力机制，它允许模型关注图像的不同部分以提取特征，而无需任何卷积层（全局特征）。

ViT-B-16的参数

“B”指的是“Base”模型大小，它指定了模型的宽度和深度，即Transformer的层数（encoder blocks）和每层的隐藏单元数目。
“16”指的是将图像分割为16x16像素大小的patches。

训练和数据

ViT模型通常需要大量的数据来进行训练，因为Transformer架构本身不具备卷积神经网络（CNN）的归纳偏置（inductive biases），如平移不变性和局部性。因此，ViT依赖于大量数据来学习这些特性。
ViT在大型数据集（如ImageNet或JFT-300M）上进行预训练，然后可以在较小的数据集上进行微调，例如CIFAR-100。

性能

当训练数据足够多时，ViT的性能可以与当时的最先进CNN模型相匹敌或超过它们，特别是在大规模图像识别任务中。
总的来说，ViT-B-16模型是在图像处理领域引入Transformer架构的突破性尝试，它展示了Transformer结构在处理除了文本以外的数据类型时的潜力。

在PyTorch中实现ViT-B-16模型的代码可能会涉及到使用预训练的模型，或者使用像huggingface/transformers这样的库，这些库提供了Transformer模型的预训练版本和用于微调的工具。