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项目简介
本项目是基于TensorFlow框架的Vision Transformer（ViT）图像分类项目。ViT作为一种将Transformer架构应用于计算机视觉任务的新方法，借助自注意力机制提升图像分类性能。项目运用CIFAR - 10数据集进行训练与测试，展示了Transformer模型在CV领域的应用。
项目的主要特性和功能
- Vision Transformer模型：采用Transformer架构开展图像分类，利用自注意力机制捕捉图像全局依赖关系。
- 数据处理：支持CIFAR - 10数据集的加载、预处理和数据增强。
- 模型训练：提供完整训练脚本，支持自定义配置参数与学习率调整策略。
- 模型测试：提供测试脚本，用于评估模型分类准确率。
- 模块化设计：项目代码结构清晰，模块化设计便于扩展和维护。
安装使用步骤
假设用户已下载本项目的源码文件。
1. 进入项目目录：
bash
cd vision_transformer
2. 安装依赖：
bash
pip install -r requirements.txt
3. 配置参数：
根据需要修改config.py文件中的配置参数，如数据集路径、模型参数、训练参数等。
4. 训练模型：
运行以下命令开始模型训练：
bash
python train.py
5. 测试模型：
训练完成后，运行以下命令测试模型的准确率：
bash
python test.py
6. 使用模型：
训练好的模型可用于图像分类任务，具体使用方法请参考项目文档或代码注释。
注意事项：
- 确保数据集路径正确，且数据格式符合项目要求。
- 根据需要调整config.py中的配置参数。
- 运行训练脚本时，确保有足够的计算资源和时间。
- 测试模型时，确保测试数据集的有效性。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】