Vit Bach Demo

🚀 vit-bach-demo

本模型是 google/vit-base-patch16-224 在 imagefolder 数据集上的微调版本，可用于相关图像任务。

📚 详细文档

模型描述

更多信息待补充。

预期用途和限制

更多信息待补充。

训练和评估数据

更多信息待补充。

训练过程

训练超参数

训练期间使用了以下超参数：

• 学习率（learning_rate）：0.0001
• 训练批次大小（train_batch_size）：64
• 评估批次大小（eval_batch_size）：8
• 随机种子（seed）：42
• 优化器（optimizer）：Adam，其中 betas=(0.9, 0.999)，epsilon=1e-08
• 学习率调度器类型（lr_scheduler_type）：线性
• 训练轮数（num_epochs）：4
• 混合精度训练（mixed_precision_training）：Native AMP

训练结果

更多信息待补充。

框架版本

• Transformers 4.27.2
• Pytorch 1.13.1+cu116
• Datasets 2.10.1
• Tokenizers 0.13.2

📄 许可证

本项目采用 Apache-2.0 许可证。