多模态的的简单模型代码

多模态学习是指同时处理来自不同类型输入的数据，例如文本、图像和声音。一个简单的多模态模型例子是使用Transformer架构结合视觉字词嵌入（Visual Word Embeddings）和文本嵌入。以PyTorch为例，我们可以构建一个多模态的BERT-like模型对文本描述和图像内容进行联合理解：

import torch
from transformers import BertModel, BertTokenizer
from torchvision.models import resnet18

# 假设我们有文本tokenizer和预训练的Bert模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
text_model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 图像模型，这里使用ResNet18
image_model = resnet18(pretrained=True)
image_model.fc = torch.nn.Linear(image_model.fc.in_features, 768)  # 修改最后一层适应BERT编码维度

class MultiModalModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MultiModalModel, self).__init__()
        self.text_model = text_model
        self.image_model = image_model

    def forward(self, text_input_ids, image_tensor):
        text_embeddings = self.text_model(text_input_ids)[0]
        image_embeddings = self.image_model(image_tensor).squeeze(3).squeeze(2)
        concatenated_embedding = torch.cat((text_embeddings, image_embeddings), dim=-1)
        return concatenated_embedding

model = MultiModalModel()
input_text = tokenizer("这是一张图片", padding="max_length", truncation=True, max_length=128, return_tensors="pt")
input_image = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = model(input_text['input_ids'], input_image)