transformer用于生成对抗网络的生成器

Transformer是一种非常流行的神经网络架构，主要用于序列到序列的任务，例如机器翻译和文本生成。在生成对抗网络中，Transformer也可以用作生成器的架构。

在生成对抗网络中，生成器的任务是将一个随机噪声向量转换为一张逼真的图像。为了实现这个任务，可以使用一个由多个Transformer层组成的架构。这个架构的输入是一个随机噪声向量，输出是一张逼真的图像。在每个Transformer层中，输入的随机噪声向量会被转换为一个更高级别的表示，最终输出的表示会被送入一个卷积层，生成一张逼真的图像。

以下是一个使用Transformer作为生成器的生成对抗网络的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class Generator(nn.Module):
    def __init__(self, z_dim, img_size, channels):
        super(Generator, self).__init__()
        
        self.img_size = img_size
        self.channels = channels
        
        self.transformer = nn.Transformer(d_model=z_dim, nhead=4, num_encoder_layers=6, num_decoder_layers=6)
        self.conv = nn.Conv2d(64, channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        
    def forward(self, z):
        z = z.view(-1, 1, self.img_size*self.img_size)
        x = self.transformer(z, z)
        x = x.view(-1, 64, self.img_size, self.img_size)
        x = self.conv(x)
        x = torch.tanh(x)
        return x