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 構建 vit_l_32 架構。

引數:

• weights (ViT_L_32_Weights, 可選) – 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) – 如果為 True，則在 stderr 上顯示下載進度條。預設為 True。

• **kwargs – 傳遞給 torchvision.models.vision_transformer.VisionTransformer 基類的引數。有關此類更多詳細資訊，請參閱 原始碼。

class torchvision.models.ViT_L_32_Weights(value)

上面的模型構建器接受以下值作為 weights 引數。 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 DeIT 的訓練配方修改版從頭開始訓練的。也可用作 ViT_L_32_Weights.DEFAULT。

acc@1 (在 ImageNet-1K 上)	76.972
acc@5 (在 ImageNet-1K 上)	93.07
類別	丁鯡、金魚、大白鯊、... (省略 997 個)
引數數量	306535400
min_size	height=224, width=224
方案	連結
GFLOPS	15.38
檔案大小	1169.4 MB

推理轉換可在 ViT_L_32_Weights.IMAGENET1K_V1.transforms 找到，並執行以下預處理操作：接受 PIL.Image、批處理的 (B, C, H, W) 和單個 (C, H, W) 影像 torch.Tensor 物件。影像使用 interpolation=InterpolationMode.BILINEAR 調整大小為 resize_size=[256]，然後進行中心裁剪 crop_size=[224]。最後，值首先縮放到 [0.0, 1.0]，然後使用 mean=[0.485, 0.456, 0.406] 和 std=[0.229, 0.224, 0.225] 進行歸一化。