怎么将传统transformer 转化成图transformer

传统的CNN（卷积神经网络）和Transformer（变换器）在处理图像时有一些区别。传统的CNN主要通过卷积层和池化层来提取图像的特征，而Transformer则是一种基于自注意力机制的模型，它通过对图像中的不同位置进行自注意力计算来捕捉全局上下文信息。

要将传统的CNN转化为图Transformer，可以按照以下步骤进行：

1. 图像分割：将输入图像分割成多个小块，每个小块称为一个patch。这可以通过滑动窗口或者其他分割方法来实现。

2. Patch Embedding：将每个patch转化为一个向量表示。这可以通过使用一个全连接层或者卷积层来实现，将每个patch映射为一个固定长度的向量。

3. Positional Encoding：为每个patch添加位置编码，以保留图像中的空间信息。位置编码可以是固定的或者可学习的。

4. 图Transformer的编码器：将patch的向量表示输入到Transformer的编码器中。编码器由多个自注意力层和前馈神经网络层组成，用于捕捉图像中的全局上下文信息。

5. 解码器（可选）：根据具体任务的需要，可以添加一个解码器来对编码器的输出进行进一步处理，例如进行分类、目标检测等。

下面是一个示例代码，演示了如何将传统的CNN转化为图Transformer：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

# 定义图Transformer的编码器
class GraphTransformerEncoder(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_heads, num_layers):
        super(GraphTransformerEncoder, self).__init__()
        self.embedding = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.positional_encoding = nn.Embedding(100, hidden_dim)  # 假设图像大小为10x10，每个patch的位置编码为一个长度为hidden_dim的向量
        self.transformer_layers = nn.ModuleList([
            nn.TransformerEncoderLayer(hidden_dim, num_heads) for _ in range(num_layers)
        ])

    def forward(self, x):
        x = self.embedding(x)
        batch_size, num_patches, hidden_dim = x.size()
        positions = torch.arange(num_patches).unsqueeze(0).expand(batch_size, num_patches).to(x.device)
        x = x + self.positional_encoding(positions)
        x = x.permute(1, 0, 2)  # 将batch维度放在第一维
        for layer in self.transformer_layers:
            x = layer(x)
        x = x.permute(1, 0, 2)  # 恢复原来的维度顺序
        return x

# 创建一个图Transformer的编码器实例
encoder = GraphTransformerEncoder(input_dim=256, hidden_dim=512, num_heads=8, num_layers=6)

# 假设输入图像大小为256x256，每个patch大小为16x16，共有16x16=256个patches
input_image = torch.randn(1, 256, 256)  # 输入图像的大小为[batch_size, height, width]
patches = F.unfold(input_image, kernel_size=16, stride=16)  # 将图像分割成patches
patches = patches.permute(0, 2, 1).contiguous()  # 调整patches的维度顺序，使得每个patch为一个样本

# 将patches输入到图Transformer的编码器中
output = encoder(patches)

# 输出的大小为[batch_size, num_patches, hidden_dim]
print(output.size())