transformer近红外光谱分类模型代码

我可以为您提供一个基于 PyTorch 的 Transformer 模型的示例代码，该模型用于近红外光谱分类任务。请注意，这只是一个示例，因此您可能需要调整模型以适应您的特定数据和任务。

首先，我们需要导入所需的库：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

然后我们可以定义 Transformer 模型类：

class TransformerClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes, input_dim, num_heads, hidden_dim, num_layers, dropout):
        super().__init__()
        self.transformer = nn.Transformer(input_dim, num_heads, hidden_dim, num_layers, dropout)
        self.classifier = nn.Linear(input_dim, num_classes)
    
    def forward(self, x):
        # 将输入数据传递给 Transformer 模型
        output = self.transformer(x)
        # 将 Transformer 的输出连接到分类器
        output = self.classifier(output)
        return output

接下来，您可以使用以下代码实例化模型并定义损失函数和优化器：

# 定义模型参数
num_classes = 10
input_dim = 128
num_heads = 8
hidden_dim = 128
num_layers = 2
dropout = 0.2

# 实例化模型
model = TransformerClassifier(num_classes, input_dim, num_heads, hidden_dim, num_layers, dropout)

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters())

最后，您可以使用以下代码在训练数据上训练模型：

``