我需要一个代码：用MATLAB训练一个transformer模型来做六类图像分类

好的，以下是一个简单的示例代码，可以使用MATLAB训练transformer模型来做六类图像分类。这个示例代码使用了深度学习工具箱中的预训练的transformer模型，你需要根据自己的数据集和任务对代码进行一些修改和调整。

% 加载数据集
imds = imageDatastore('data_dir', ...
    'IncludeSubfolders',true, ...
    'LabelSource','foldernames');

% 进行数据增强
aug = imageDataAugmenter( ...
    'RandXReflection', true, ...
    'RandRotation', [-10 10], ...
    'RandScale', [0.8 1.2]);

% 定义图像输入大小
input_size = [224 224 3];

% 定义预处理函数
preprocess = @(x)preprocessInput(x, input_size);

% 应用增强和预处理到数据集中
augimds = augmentedImageDatastore(input_size,imds, ...
    'DataAugmentation',aug, ...
    'OutputSizeMode','resize', ...
    'ColorPreprocessing', 'gray2rgb', ...
    'PreprocessingFcn', preprocess);

% 加载预训练的transformer模型
net = transformerNet('vgg19');

% 对模型进行微调
lgraph = layerGraph(net);
numClasses = numel(categories(imds.Labels));
newLgraph = replaceLayer(lgraph,'ClassificationLayer_fc1000',classificationLayer('Name','new_classoutput','NumClasses',numClasses));
net = dlnetwork(newLgraph);

% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',10, ...
    'MiniBatchSize',32, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'ValidationData',augimds, ...
    'ValidationFrequency',50, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练模型
net = trainNetwork(augimds,net,options);

在这个示例代码中，我们首先加载了六类图像数据集，并对数据集进行了增强和预处理。然后，我们加载了一个预训练的transformer模型，并对模型进行微调，以适应我们的分类任务。最后，我们定义了训练选项并开始训练模型。

请注意，这只是一个简单的示例代码，你需要根据自己的任务和数据集进行适当的修改和调整。