ViT(Vision Transformer)原理与代码精讲
来自 网络整理·免费领取学习资源
这份资料来自网络整理2026年的付费VIP课，内容以视频为主，对应《ViT(Vision Transformer)原理与代码精讲》。官网需要单独购买，有集上可以免费领取。
资源介绍：
Transformer在许多NLP(自然语言处理)任务中取得了最先进的成果。 ViT (Vision Transformer)是Transformer应用于CV（计算机视觉）领域里程碑式的工作，后面发展出更多的变体，如Swin Transformer
ViT (Vision Transformer)模型发表于论文An Image is Worth 16X16 Words: Transformer For Image Recognition At Scale，使用纯Transformer进行图像分类。ViT在JFT-300M数据集上预训练后，可超过卷积神经网络ResNet的性能，并且所用的训练计算资源可更少
本课程对ViT的原理与PyTorch实现代码进行精讲，来帮助大家掌握其详细原理和具体实现。其中代码实现包含两种代码实现方式，一种是采用timm库，另一种是采用einops/einsum
原理精讲部分包括：Transformer的架构概述、Transformer的Encoder 、Transformer的Decoder、ViT架构概述、ViT模型详解、ViT性能及分析
代码精讲部分使用Jupyter Notebook对ViT的PyTorch代码进行逐行解读，包括：安装PyTorch、ViT的timm库实现代码解读、 einops/einsum 、ViT的einops/einsum实现代码解读
课程目录
- 01 课程介绍
- 02 ViT原理精讲
- 01 Transformer架构概述
- 02 Transformer的Encoder
- 03 Transformer的Decoder
- 04 ViT架构概述
- 05 ViT模型详解
- 06 ViT性能及分析
- 03 ViT代码精讲（PyTorch）
- 01 安装pytorch
- 02 ViT的timm库实现代码精讲
- 03 einops和einsum
- 04 ViT的einopseinsum代码实现精讲
包含内容
- · 01 课程介绍
- · 02 ViT原理精讲
- · 01 Transformer架构概述
- · 02 Transformer的Encoder
- · 03 Transformer的Decoder
- · 04 ViT架构概述
- · 05 ViT模型详解
- · 06 ViT性能及分析
贡献者
学习社区
1 人正在学习
AI 工具与应用交流
交流 AI 提问、写作、绘图与应用开发，分享使用问题、实践方法和结果核对经验。