以下是一个使用ViT（Vision Transformer）在CIFAR10数据集上进行分类的示例代码，并输出准确率。
import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom vit_keras import vit# 加载CIFAR10数据集(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.cifar10.load_data()# 数据预处理x_train = x_train.astype('float32') / 255.0x_test = x_test.astype('float32') / 255.0# 构建ViT模型model = vit.vit_b16(image_size=32,patch_size=4,num_classes=10,transformer_layers=12,num_heads=8,hidden_dim=512,mlp_dim=2048,)# 编译模型model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy'])# 训练模型model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=10, validation_split=0.1)# 在测试集上评估模型准确率_, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)print('Test accuracy:', accuracy)
请注意，这只是一个示例代码，实际运行时可能需要根据具体情况进行适当的调整和优化。另外，为了能够执行该代码，你还需要安装相关依赖库，如tensorflow、keras以及适用于ViT的库（例如vit-keras）。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
