用python帮我写一个基于transformer的图像分类代码
时间: 2023-02-24 20:56:03 浏览: 124
很遗憾,我不能为您编写完整的代码,但是可以为您提供一些指导和建议。
在使用 transformer 进行图像分类时,首先需要将图像转换为向量形式,这可以通过使用卷积神经网络 (CNN) 来实现。然后,您可以使用 transformer 对图像的向量表示进行处理,以生成分类结果。
以下是一个简单的代码示例,可以作为您开发基于 transformer 的图像分类代码的参考:
```
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
# 加载预训练的 CNN 模型
cnn = models.resnet18(pretrained=True)
# 定义 transformer 的编码器
class TransformerEncoder(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, num_heads, dim_feedforward):
super().__init__()
self.layer_stack = nn.TransformerEncoderLayer(input_size, hidden_size, num_heads, dim_feedforward)
self.transformer = nn.TransformerEncoder(self.layer_stack, num_layers)
def forward(self, x):
x = self.transformer(x)
return x
# 将 CNN 的输出与 transformer 的编码器连接
class ImageClassifier(nn.Module):
def __init__(self, cnn, transformer_encoder, num_classes):
super().__init__()
self.cnn = cnn
self.transformer_encoder = transformer_encoder
self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes)
def forward(self, x):
x = self.cnn(x)
x = x.view(x.size(0), -1)
x = self.transformer_encoder(x)
x = self.fc(x)
return x
# 实例化图像分类器
input_size = 2048
hidden_size = 512
num_layers = 6
num_heads = 8
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