A video vision transformer

视频视觉Transformer（ViViT）是一种新型的视频分类模型，它使用Transformer架构来处理视频数据。与传统的卷积神经网络不同，ViViT使用自注意力机制来捕捉视频中的时空关系。这种方法可以更好地处理视频中的长期依赖关系，并且可以在不使用卷积的情况下实现更好的性能。

以下是一个使用ViViT进行视频分类的Python代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision.models.video import r2plus1d_18

class ViViT(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=400, dim=512, depth=12, heads=8, mlp_dim=2048, dropout=0.1):
        super().__init__()
        self.backbone = r2plus1d_18(pretrained=True)
        self.backbone.fc = nn.Identity()
        self.pos_embedding = nn.Parameter(torch.randn(1, 16, dim))
        self.cls_token = nn.Parameter(torch.randn(1, 1, dim))
        self.transformer = nn.TransformerEncoder(
            nn.TransformerEncoderLayer(
                d_model=dim,
                nhead=heads,
                dim_feedforward=mlp_dim,
                dropout=dropout
            ),
            num_layers=depth
        )
        self.fc = nn.Linear(dim, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.backbone(x)
        x = x.permute(0, 2, 1, 3, 4).flatten(2).transpose(1, 2)
        b, n, _ = x.shape
        cls_tokens = self.cls_token.expand(b, -1, -1)
        x = torch.cat((cls_tokens, x), dim=1)
        x += self.pos_embedding[:, :(n + 1)]
        x = self.transformer(x)
        x = x.mean(dim=1)
        x = self.fc(x)
        return x