把U2Nnet中的模块替换成SwinTransformer块详细代码

下面是将 U2Net 中的模块替换成 Swin Transformer 块的详细代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision.models import resnet50

# Swin Transformer块定义
class SwinTransformerBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(SwinTransformerBlock, self).__init__()
        # Swin Transformer块的网络结构定义
        
    def forward(self, x):
        # Swin Transformer块的前向传播逻辑
        
        return x

# U2Net网络定义
class U2Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(U2Net, self).__init__()
        # U2Net的网络结构定义
        self.block1 = SwinTransformerBlock(3, 64)
        self.block2 = SwinTransformerBlock(64, 128)
        self.block3 = SwinTransformerBlock(128, 256)
        
    def forward(self, x):
        x = self.block1(x)
        x = self.block2(x)
        x = self.block3(x)
        
        return x

# 创建模型实例
model = U2Net()

# 使用模型进行推理
input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = model(input)
print(output.shape)

在这个示例中，我们定义了一个 SwinTransformerBlock 类来代替 U2Net 中的模块。SwinTransformerBlock 类表示 Swin Transformer 的一个块，它接受输入通道数和输出通道数作为参数，在实际使用时可以根据具体需求进行调整。在 U2Net 中，我们使用了三个 SwinTransformerBlock 块来构建网络。

在 forward 方法中，我们按顺序将输入数据传递给每个 SwinTransformerBlock 块，然后输出最终结果。请注意，这只是一个示例代码，具体的网络结构和前向传播逻辑需要根据具体的需求进行定义和实现。