利用vit-pytorch库写一个训练mnist库的代码

Question

本人最近在chatgpt上，让它写一段用vit训练mnist库的代码，但运行失败，我想知道是chatgpt代码的问题还是vit-pytorch库的问题

可以运行pip install vit-pytorch下载vit-pytorch库

把运行结果复制或截图一起发一下，谢谢啦

Answer 1

回答引用new Bing：

import torch
from torchvision import datasets, transforms
from vit_pytorch import ViT

# 定义超参数
batch_size = 64
learning_rate = 0.001
epochs = 10

# 加载MNIST数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor())

# 构建数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

# 初始化ViT模型并定义损失函数和优化器
model = ViT(image_size=28, patch_size=7, num_classes=10, dim=16, depth=3, heads=2, mlp_dim=32)
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 开始训练
for epoch in range(epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        # 向前传播和计算损失
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        # 打印每一步的损失值
        if (i+1) % 100 == 0:
            print(f'Epoch [{epoch+1}/{epochs}], Step [{i+1}/{len(train_loader)}], Loss: {loss.item():.4f}')
            
    # 在测试集上进行评估
    with torch.no_grad():
        correct = 0
        total = 0
        for images, labels in test_loader:
            outputs = model(images)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()
        
        # 打印测试集准确率
        print(f'Test Accuracy of the model on the 10000 test images: {100 * correct / total}%')

在这个代码中，我们使用vit_pytorch库构建了一个ViT模型，并在MNIST数据集上进行训练和测试。我们通过PyTorch内置的数据加载功能来加载MNIST数据集，并使用Adam作为优化算法，以便给定超参数下更好地训练模型。