vit_l_32

torchvision.models.vit_l_32(*, weights: Optional[ViT_L_32_Weights] = None, progress: bool = True, **kwargs: Any) → VisionTransformer

從 An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale 建構 vit_l_32 架構。

參數:

• weights (ViT_L_32_Weights, optional) – 要使用的預訓練權重。 有關更多詳細資訊和可能的值，請參閱下面的 ViT_L_32_Weights。 預設情況下，不使用預訓練權重。

• progress (bool, optional) – 若為 True，則會將下載進度條顯示在 stderr 上。預設值為 True。

• **kwargs – 傳遞給 torchvision.models.vision_transformer.VisionTransformer 基礎類別的參數。有關此類別的更多詳細資訊，請參閱原始碼。

class torchvision.models.ViT_L_32_Weights(value)

上面的模型建構器接受以下值作為 weights 參數。ViT_L_32_Weights.DEFAULT 等同於 ViT_L_32_Weights.IMAGENET1K_V1。您也可以使用字串，例如 weights='DEFAULT' 或 weights='IMAGENET1K_V1'。

ViT_L_32_Weights.IMAGENET1K_V1:

這些權重是使用修改後的 DeIT 訓練配方從頭開始訓練的。 也可作為 ViT_L_32_Weights.DEFAULT 使用。

acc@1 (在 ImageNet-1K 上)	76.972
acc@5 (在 ImageNet-1K 上)	93.07
categories	tench, goldfish, great white shark, … (997 個省略)
num_params	306535400
min_size	height=224, width=224
recipe	link
GFLOPS	15.38
檔案大小	1169.4 MB

推論轉換可在 ViT_L_32_Weights.IMAGENET1K_V1.transforms 中找到，並執行以下預處理操作： 接受 PIL.Image、批次的 (B, C, H, W) 和單個 (C, H, W) 影像 torch.Tensor 物件。 影像會使用 interpolation=InterpolationMode.BILINEAR 調整大小至 resize_size=[256]，然後進行 crop_size=[224] 的中心裁剪。 最後，這些值會先重新縮放至 [0.0, 1.0]，然後使用 mean=[0.485, 0.456, 0.406] 和 std=[0.229, 0.224, 0.225] 進行正規化。