Vision Transformer的实战总结：这是一份简易的VIT入门指南，千万不要错过。

简介：
本例选取了植物幼苗数据集的一个子集，构建成一个新的数据集，该数据集包含了总共12种不同的类别。其目的是展示如何利用PyTorch版本的VIT（Vision Transformer）图像分类模型来完成分类任务。阅读本文后，您将学习到以下关键知识点：1、VIT模型的构建方法；2、数据集的生成流程；3、Cutout数据增强技术的应用；4、Mixup数据增强技术的应用；5、训练和验证过程的实现方法；6、余弦退火策略用于调整学习率的方式；以及7、预测结果的两种表达方式。 该文章的代码设计相对简洁明了，避免了过多的装饰性修改，从而使其易于理解和学习。原文链接：https://blog..net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/123049220