利用vit-pytorch库写一个训练mnist库的代码

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

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。

基于new Bing的回答：

# 导入必要的库
import torch
import torchvision
from vit_pytorch import ViT

# 定义超参数
batch_size = 64
num_epochs = 10
learning_rate = 0.01

# 加载mnist数据集
transform = torchvision.transforms.Compose([
    torchvision.transforms.ToTensor(),
    torchvision.transforms.Resize(32), # 将图像大小调整为32x32，以适应ViT的输入
    torchvision.transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])

train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

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)

# 定义模型
model = ViT(
    image_size = 32,
    patch_size = 8,
    num_classes = 10,
    dim = 128,
    depth = 6,
    heads = 8,
    mlp_dim = 256,
    dropout = 0.1,
    emb_dropout = 0.1
)

# 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    train_loss = 0.0
    train_acc = 0.0
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        # 前向传播
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 计算训练损失和准确率
        train_loss += loss.item()
        _, preds = torch.max(outputs, 1)
        train_acc += torch.sum(preds == labels).item()

        # 每200个批次打印一次训练状态
        if (i + 1) % 200 == 0:
            print(f'Epoch {epoch + 1}, Batch {i + 1}, Loss: {train_loss / (i + 1):.4f}, Accuracy: {train_acc / ((i + 1) * batch_size):.4f}')

    # 在测试集上评估模型
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        test_loss = 0.0
        test_acc = 0.0
        for images, labels in test_loader:
            outputs = model(images)
            loss = criterion(outputs, labels)
            test_loss += loss.item()
            _, preds = torch.max(outputs, 1)
            test_acc += torch.sum(preds == labels).item()
        print(f'Epoch {epoch + 1}, Test Loss: {test_loss / len(test_loader):.4f}, Test Accuracy: {test_acc / len(test_dataset):.4f}')

解释：

1. 导入必要的库，包括torch, torchvision和vit_pytorch。torch和torchvision是Pytorch的基础库，提供了数据处理，模型定义，训练和评估等功能。vit_pytorch是一个用Pytorch实现的Vision Transformer的库，提供了ViT的模型定义和一些变体。

2. 定义超参数，包括batch_size, num_epochs和learning_rate。batch_size是每次训练或测试时输入模型的图像数量，num_epochs是训练的总轮数，learning_rate是优化器的学习率，决定了模型参数更新的速度。

3. 加载mnist数据集，使用torchvision.datasets.MNIST方法下载并加载数据集，并使用torch.utils.data.DataLoader方法创建数据加载器。数据加载器可以方便地按照batch_size分批次提供数据，并且可以打乱数据顺序。在加载数据集时，还使用了transform参数，指定了一些图像预处理的操作，包括将图像转换为张量，将图像大小调整为32x32，以适应ViT的输入，以及将图像标准化，减少数据噪声和方差。

4. 定义模型，使用vit_pytorch.ViT方法创建一个ViT模型，并指定一些参数，包括image_size, patch_size, num_classes, dim, depth, heads, mlp_dim, dropout和emb_dropout。这些参数分别表示输入图像的大小，切分成小块（patch）的大小，输出类别的数量，Transformer编码器输出的维度，Transformer编码器的层数，多头注意力机制的头数，前馈神经网络（MLP）的维度，以及dropout和embedding dropout的比率。dropout和embedding dropout是一种正则化技术，可以随机丢弃一些神经元或嵌入向量，防止模型过拟合。

5. 定义损失函数和优化器，使用torch.nn.CrossEntropyLoss方法创建一个交叉熵损失函数，用来衡量模型输出和真实标签之间的差异，并使用torch.optim.SGD方法创建一个随机梯度下降优化器，用来更新模型参数以减小损失。

6. 训练模型，使用一个for循环遍历num_epochs轮训练，并在每轮训练中遍历train_loader中的所有批次数据。对于每个批次数据（images, labels），先使用model(images)方法得到模型输出outputs，然后使用criterion(outputs, labels)方法得到损失loss。接着使用optimizer.zero_grad()方法清空之前的梯度信息，使用loss.backward()方法计算当前梯度信息，并使用optimizer.step()方法更新模型参数。同时，在每个批次中还计算了训练损失和准确率，并在每200个批次打印一次训练状态。

7. 在测试集上评估模型，在每轮训练结束后，使用model.eval()方法将模型设置为评估模式，并使用torch.no_grad()上下文管理器禁用梯度计算。然后遍历test_loader中的所有批次数据，并使用相同的方式计算测试损失和准确率，并在每轮训练结束后打印测试状态。

引用GPT
下面是使用vit-pytorch库进行训练MNIST数据集的示例代码：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms
from vit_pytorch import ViT
import torch.optim as optim
import torch.nn as nn

# 数据预处理
transform = transforms.Compose([transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor()])

# 加载训练集和测试集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

# 定义ViT模型
model = ViT(
image_size=224,
patch_size=32,
num_classes=10,
dim=768,
depth=6,
heads=8,
mlp_dim=3072,
dropout=0.3,
emb_dropout=0.1
)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)
for epoch in range(10):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(train_loader, 0):
inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)

optimizer.zero_grad()

outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()

running_loss += loss.item()
if i % 100 == 99:
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
(epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
running_loss = 0.0

print('Finished Training')

# 测试模型
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for data in test_loader:
images, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
100 * correct / total))

说明：

1. 使用transform对输入图像进行缩放和转换为Tensor格式。
2. 用datasets.MNIST加载数据集，并将数据集传递给DataLoader，设置batch_size和shuffle参数，以便获取批量数据和训练数据的洗牌。
3. 创建一个ViT对象作为模型进行训练。
4. 定义损失函数和优化器。
5. 循环进行训练，每个epoch中将训练集分成一组组批量进行训练，使用optimizer.zero_grad()清除梯度，使用criterion计算损失，使用backward()计算梯度，使用step()更新权重，并记录损失值。
6. 循环完成后，对模型进行测试并计算准确性。

该回答引用ChatGPT
首先，使用Vision Transformer（ViT）模型来训练MNIST库是可行的，但具体代码实现还需要结合使用到的库和数据预处理等环节。

以下是一份使用vit-pytorch库训练MNIST库的代码示例（包含数据预处理）：

python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.datasets
import torchvision.transforms as transforms

from vit_pytorch.efficient import ViT

# 数据预处理
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])

# 加载训练集和验证集
trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=32,
                                          shuffle=True, num_workers=4)

testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=32,
                                         shuffle=False, num_workers=4)

# 构建ViT模型
model = ViT(
    image_size = 28,
    patch_size = 7,
    num_classes = 10,
    dim = 128,
    depth = 6,
    heads = 8,
    mlp_dim = 256
)

# 损失函数和优化器
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
num_epochs = 10

for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(trainloader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = loss_fn(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        if (i+1) % 30 == 0:
            print ('Epoch [%d/%d], Step [%d/%d], Loss: %.4f'
                   %(epoch+1, num_epochs, i+1, len(trainloader), loss.item()))

# 测试模型
model.eval()
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for images, labels in testloader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the model on the 10000 test images: %d %%' % (100 * correct / total))

当然，如果你发现代码在chatgpt平台上运行不成功，具体问题可能与chatgpt平台相关。此时应当排除代码问题，而去查找相关平台的文档或者咨询该平台的技术支持。不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/7425406

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