class TransformerBlock(nn.Module): # Vision Transformer https://arxiv.org/abs/2010.11929 def __init__(self, c1, c2, num_heads, num_layers): super().__init__() self.conv = None if c1 != c2: self.conv = Conv(c1, c2) self.linear = nn.Linear(c2, c2) # learnable position embedding self.tr = nn.Sequential(*[TransformerLayer(c2, num_heads) for _ in range(num_layers)]) self.c2 = c2 def forward(self, x): if self.conv is not None: x = self.conv(x) b, _, w, h = x.shape p = x.flatten(2).unsqueeze(0).transpose(0, 3).squeeze(3) return self.tr(p + self.linear(p)).unsqueeze(3).transpose(0, 3).reshape(b, self.c2, w, h)

这是一个实现TransformerBlock的类，用于实现Vision Transformer。这个模型是根据论文《An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》提出的，通过使用Transformer模型来解决图像分类和检测任务。

这个类接受四个参数：c1表示输入通道数，c2表示输出通道数，num_heads表示Transformer中多头注意力机制的头数，num_layers表示Transformer中层数。在初始化时，它会根据输入和输出通道数是否相同来决定是否需要添加一个卷积层，然后定义一个可学习的位置编码矩阵，接着使用多个TransformerLayer来构建整个Transformer模型。

在前向传播过程中，如果输入通道数和输出通道数不同，会先通过卷积层进行变换。然后将输入张量展平后添加位置编码矩阵，再将其输入到多个TransformerLayer中进行处理。最后将结果转换回张量形式并返回。