Swin Transformer 的代码

Swin Transformer 的代码相对较复杂，以下是一个简化版本的代码示例：

首先，我们需要导入 PyTorch 和 Swin Transformer 的相关模块：

import torch
import torch.nn as nn
from swin_transformer import SwinTransformer

然后，我们可以定义一个 Swin Transformer 模型：

class SwinTransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes, hidden_dim=256, nhead=4, num_layers=2):
        super().__init__()
        self.transformer = SwinTransformer(
            hidden_dim=hidden_dim,
            layers=num_layers,
            heads=nhead,
            channels=hidden_dim,
            dim_feedforward=hidden_dim
        )
        self.classifier = nn.Linear(hidden_dim, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.transformer(x)
        x = torch.mean(x, dim=1)
        x = self.classifier(x)
        return x

在上述代码中，我们定义了一个具有 Swin Transformer 架构的模型，其中包括一个 SwinTransformer 层和一个全连接分类器。我们使用 PyTorch 的 nn.Module 类来创建模型，然后实现 forward() 函数来定义前向传播逻辑。

最后，我们可以实例化模型并使用它来进行训练和推断：

model = SwinTransformerModel(num_classes=10)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 使用模型进行推断
with torch.no_grad():
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)

这只是一个简单的示例，Swin Transformer 的完整代码实现包括更多细节和优化技巧。