ViT
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我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
以下使用 ViT-base-patch16-224 模型執行影像辨識：
image_path=”/content/car_in_fog.png”
import PIL
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以下使用 ViT 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141658"
output =
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針對 ViT 模型的描述，模型包含以下部分：
圖像編碼器：由一組堆疊的 Transformer 區塊構成，每個 Transformer 區塊包含一個自注意力層、一個卷
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我們可以對輸出的 Logit 應用 Temperature、Softmax、Top-K 與 Top-P，以下為應用 Softmax：
probs = torch.nn
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我們可以窺探 ViT 模型的輸出標籤形狀：
print(outputs.logits.shape)
結果為：
也可以看看模型原本配置幾個標籤：
mode
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以下程式碼顯示 ViT 模型：
model
結果為：
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以下程式碼顯示了特徵提取器的配置，輸出顯示了特徵提取器的配置：
您可以看到特徵提取器如何處理 224 x 224 的影像，包括正規化、重新縮放、調整大小、計算均值
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預處理後的圖像接著被輸入到 ViT 模型（ViTForImageClassification）中，該模型會輸出 Logits，Logits 是模型最終層對分類任務中每個
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特徵提取器是模型 Pipeline 的重要組件，它對原始輸入數據（此處為圖像）進行必要的預處理，將其轉換為適合輸入模型的格式，我們來總結一下 ViT 特徵提取器的功能：
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patches_reshaped = patches.permute(0, 2, 3, 1, 4, 5).contiguous().view(-1, 3, patch_si
