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。

相关问题

class Transformer(nn.Module):中Embeddings层的作用是什么？

Embeddings层的作用是将输入的离散化的token（例如单词、字母或其他符号）转化为稠密的向量表示，称为embedding。这个过程是通过查找并返回预训练好的embedding值来完成的。这个过程可以捕捉到token之间的语义关系，使得模型能够更好地处理自然语言处理任务。在Transformer模型中，Embeddings层还包括对位置编码的处理，以捕捉输入序列的顺序信息。

Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/commons/collections/Transformer

这个错误通常是由于缺少所需的类文件或JAR包而导致的。在这种情况下，缺少org/apache/commons/collections/Transformer类。您可以尝试以下几个步骤来解决这个问题：

1.检查您的类路径是否正确设置，并确保包含所需的JAR文件。

2.检查您的项目依赖项，并确保org.apache.commons.collections包已正确添加。

3.如果您使用的是Maven，则可以尝试清除Maven本地存储库并重新构建项目。

4.如果您使用的是Eclipse，则可以尝试清除Eclipse构建并重新构建项目。

以下是一个可能的解决方案，您可以尝试将commons-collections JAR文件添加到您的项目中：

java -cp /path/to/commons-collections.jar:. YourClass