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标签：

• 视觉
• 图像分类
  数据集：
• imagenet-1k
  示例展示：
• 图片链接：https://huggingface.co/datasets/mishig/sample_images/resolve/main/tiger.jpg
  示例标题：老虎
• 图片链接：https://huggingface.co/datasets/mishig/sample_images/resolve/main/teapot.jpg
  示例标题：茶壶
• 图片链接：https://huggingface.co/datasets/mishig/sample_images/resolve/main/palace.jpg
  示例标题：宫殿

LeViT模型

LeViT-128S模型基于ImageNet-1k数据集在224x224分辨率下预训练完成。该模型由Graham等人在论文《LeViT：披着卷积网络外衣的视觉Transformer，实现更快推理》中提出，并首次发布于此代码库。

免责声明：发布LeViT的团队未为此模型编写说明文档，本文档由Hugging Face团队撰写。

使用方法

以下示例展示如何使用该模型将COCO 2017数据集中的图像分类为ImageNet的1,000个类别之一：

from transformers import LevitFeatureExtractor, LevitForImageClassificationWithTeacher
from PIL import Image
import requests

url = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

feature_extractor = LevitFeatureExtractor.from_pretrained('facebook/levit-128S')
model = LevitForImageClassificationWithTeacher.from_pretrained('facebook/levit-128S')

inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
# 模型预测ImageNet千分类结果
predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item()
print("预测类别:", model.config.id2label[predicted_class_idx])