ViT 微调实战

主要观点总结

本文介绍了如何使用Hugging Face和PyTorch对预训练的Vision Transformer（ViT）模型进行微调，以用于CIFAR-10图像分类任务。文章涵盖了数据处理、模型微调、训练以及评估等步骤。

关键观点总结

关键观点1: 数据预处理

将CIFAR-10数据集分为训练、验证和测试数据集，并处理图像数据和标签。

关键观点2: 模型微调

使用预训练的Vision Transformer模型对CIFAR-10数据集进行微调，包括改变模型的输出类别数量以适应目标数据集。

关键观点3: 训练模型

使用Hugging Face的TrainingArguments和Trainer进行模型训练，包括定义训练参数、数据加载、整理函数和度量函数。

关键观点4: 评估模型

对训练后的模型进行验证和评估，包括计算准确度并绘制混淆矩阵。