README.md

# ViT

## 论文

An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale

https://arxiv.org/abs/2010.11929

## 模型结构

Vision Transformer先将图像用卷积进行分块以降低计算量，再对每一块进行展平处理变成序列，然后将序列添加位置编码和cls token，再输入多层Transformer结构提取特征，最后将cls tooken取出来通过一个MLP（多层感知机）用于分类。

![img](https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/megatron-deepspeed-vit_pytorch/-/raw/main/doc/vit.png)

## 算法原理
图像领域借鉴《Transformer is all you need！》算法论文中的Encoder结构提取特征，Transformer的核心思想是利用注意力模块attention提取特征：

![img](https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/megatron-deepspeed-vit_pytorch/-/raw/main/doc/attention.png)

## 环境配置

### Docker（方法一）

```plaintext
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:1.10.0-centos7.6-dtk-22.10.1-py37-latest
# <your IMAGE ID>用以上拉取的docker的镜像ID替换
docker run --shm-size 10g --network=host --name=nit-pytorch --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -v $PWD/megatron-deepspeed-vit:/home/vit-pytorch -it <your IMAGE ID> bash
pip install -r requirements.txt
```

### Dockerfile（方法二）

```plaintext
cd ViT-PyTorch/docker
docker build --no-cache -t ViT-PyTorch:latest .
docker run --rm --shm-size 10g --network=host --name=megatron --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -v $PWD/../../ViT-PyTorch:/home/ViT-PyTorch -it megatron bash
# 若遇到Dockerfile启动的方式安装环境需要长时间等待，可注释掉里面的pip安装，启动容器后再安装python库：pip install -r requirements.txt
```

### Anaconda（方法三）

1、关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从光合开发者社区下载安装： https://developer.hpccube.com/tool/

```plaintext
DTK驱动：dtk22.10.1
python：python3.7
torch:1.10.0
torchvision:0.10.0
Tips：以上dtk驱动、python、torch等DCU相关工具版本需要严格一一对应
```

2、其它非特殊库参照requirements.txt安装

```plaintext
pip install -r requirements.txt
```

## 数据集

cifar10

链接：https://pan.baidu.com/s/1ZFMQVBGQZI6UWZKJcTYPAQ?pwd=fq3l 提取码：fq3l 

```
├── batches.meta
├── data_batch_1
├── data_batch_2
├── data_batch_3
├── data_batch_4
├── data_batch_5
├── readme.html
└── test_batch
```

## 训练
下载预训练模型放在checkpoint目录下：

```
wget https://storage.googleapis.com/vit_models/imagenet21k/ViT-B_16.npz
```

### 单机单卡

    export HIP_VISIBLE_DEVICES=0
    python3 -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=1 train.py --name cifar10-100_500 --dataset cifar10 --model_type ViT-B_16 --pretrained_dir checkpoint/ViT-B_16.npz --train_batch_size 64 --num_steps 500

### 单机多卡

```
python3 -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 train.py --name cifar10-100_500 --dataset cifar10 --model_type ViT-B_16 --pretrained_dir checkpoint/ViT-B_16.npz --train_batch_size 64 --num_steps 500
```
## result
![1695381570003](image/README/1695381570003.png)
## 精度

测试数据使用的是cifar10，使用的加速卡是DCU Z100L。

| 卡数 | 精度 |
| :------: | :------: |
| 1 | Best Accuracy=0.3051 |
## 应用场景

### 算法类别

图像分类

### 热点行业

制造，能源，交通，网安

### 源码仓库及问题反馈

https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/vit-pytorch

### 参考

https://github.com/jeonsworld/ViT-pytorch