vit-pytorch

环境要求

• 可用的 Python 环境（README 示例为 Python 代码）
• 已安装 PyTorch（示例代码中有 import torch）
• 可访问 PyPI 的 pip 网络环境

安装与启动步骤

1. 1安装 vit-pytorch

   使用 pip 从 PyPI 安装官方发布的 vit-pytorch 包，建议在虚拟环境中执行。

   pip install vit-pytorch

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2. 2确认 PyTorch 环境

   README 示例依赖 torch，安装前请确保本机已能正常 import torch（README 未给出 PyTorch 安装命令）。

3. 3编写 ViT 示例脚本

   把 README 的 Usage 示例保存为 demo.py，按需修改 image_size、patch_size、num_classes 等参数。

   import torch
   from vit_pytorch import ViT
   
   v = ViT(
       image_size = 256,
       patch_size = 32,
       num_classes = 1000,
       dim = 1024,
       depth = 6,
       heads = 16,
       mlp_dim = 2048,
       dropout = 0.1,
       emb_dropout = 0.1
   )
   
   img = torch.randn(1, 3, 256, 256)
   
   preds = v(img) # (1, 1000)

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4. 4运行示例脚本

   在保存 demo.py 的目录下执行脚本，观察是否成功输出形状为 (1, 1000) 的预测张量。

   python demo.py

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关键配置

如何确认成功

运行 demo.py 后无报错，且 preds 的形状输出为 (1, 1000)，与 num_classes 一致。

常见问题

注意事项

• README 只提供 pip 安装与推理示例，未给出训练、数据集和预训练权重说明。
• 示例中的参数值仅作演示，实际使用时需按自己的图像尺寸和类别数调整。
• 更多模型变体的用法请参考 README 目录中对应的小节。