deit_base_distilled_patch16_384.fb_in1k

from urllib.request import urlopen
from PIL import Image
import timm

img = Image.open(urlopen('https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/beignets-task-guide.png'))

model = timm.create_model('deit_base_distilled_patch16_384.fb_in1k', pretrained=True)
model = model.eval()

# obtener transformaciones específicas del modelo (normalización, redimensionamiento)
dat_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)
transformations = timm.data.create_transform(**data_config, is_training=False)

output = model(transformations(img).unsqueeze(0)) # descomprimir imagen única en lote de 1

top5_probabilidades, top5_indices_clase = torch.topk(output.softmax(dim=1) * 100, k=5)

from urllib.request import urlopen
from PIL import Image
import timm

img = Image.open(urlopen('https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/beignets-task-guide.png'))

model = timm.create_model('deit_base_distilled_patch16_384.fb_in1k', pretrained=True, num_classes=0)
model = model.eval()

# obtener transformaciones específicas del modelo (normalización, redimensionamiento)
dat_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)
transformations = timm.data.create_transform(**data_config, is_training=False)

output = model(transformations(img).unsqueeze(0)) # la salida es un tensor con forma (batch_size, num_features)

# o equivalente (sin necesidad de establecer num_classes=0)

output = model.forward_features(transformations(img).unsqueeze(0))
# la salida no está agrupada, un tensor con forma (1, 578, 768)

output = model.forward_head(output, pre_logits=True)
# la salida es un tensor con forma (1, num_features)