ViT(Vision Transformer)+MNIST图像识别资源文件介绍
本仓库提供了一个资源文件，用于实现基于Vision Transformer（ViT）的MNIST图像识别任务。该资源文件包含了完整的代码实现、参数设置以及训练和测试过程的详细说明。
资源文件内容
- 代码实现：
- 使用PyTorch框架实现了Vision Transformer模型。
- 包含了数据加载、模型定义、训练和测试的完整代码。
- 参数设置：
- 提供了模型的超参数设置，包括学习率、批量大小、训练轮数等。
- 详细说明了每个参数的作用和调整方法。
- 训练和测试过程：
- 提供了训练和测试函数的实现，方便用户进行模型训练和性能评估。
- 记录了训练过程中的损失和准确率，并输出到文件中。
使用说明
- 环境配置：
- 确保安装了PyTorch和相关依赖库。
- 下载MNIST数据集并放置在指定目录。
- 运行代码：
- 按照代码中的说明，运行训练和测试脚本。
- 可以根据需要调整参数，以获得更好的模型性能。
- 结果分析：
- 训练过程中会输出损失和准确率，用户可以根据这些指标评估模型性能。
- 测试结果会输出到文件中，方便用户进行进一步分析。
参考资料
该资源文件的实现参考了以下文章：
通过本资源文件，用户可以快速上手使用Vision Transformer进行MNIST图像识别任务，并根据实际需求进行调整和优化。