写出把FFANET算法中的CA模块与Transfromer模块相结合的实例

下面是一个简单的示例，演示如何将FFANet算法中的CA模块与Transformer模块相结合：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.nn import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer

# 定义CA模块
class CAModule(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels):
        super(CAModule, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(in_channels, in_channels // 16),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(in_channels // 16, in_channels),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, x):
        b, c, _, _ = x.size()
        y = self.avg_pool(x).view(b, c)
        y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)
        return x * y

# 定义Transformer模块
class TransformerModule(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, num_heads, hidden_dim, num_layers):
        super(TransformerModule, self).__init__()
        self.encoder_layer = TransformerEncoderLayer(in_channels, num_heads, hidden_dim)
        self.transformer_encoder = TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers)

    def forward(self, x):
        x = self.transformer_encoder(x)
        return x

# 定义FFANet网络结构
class FFANet(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, num_classes):
        super(FFANet, self).__init__()
        self.ca_module = CAModule(in_channels)
        self.transformer_module = TransformerModule(in_channels, num_heads=8, hidden_dim=256, num_layers=4)
        self.fc = nn.Linear(in_channels, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.ca_module(x)
        x = self.transformer_module(x)
        x = F.adaptive_avg_pool2d(x, 1).view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

# 创建FFANet实例
model = FFANet(in_channels=3, num_classes=10)
print(model)

在这个示例中，我们定义了一个简化的FFANet网络结构，其中包含一个CA模块和一个Transformer模块。CA模块用于通道注意力，Transformer模块用于序列建模。最后，我们添加了一个全连接层用于分类任务。

请注意，这只是一个简单的示例，具体的实现可能需要根据任务和数据集的不同进行调整。你可以根据自己的需求修改网络结构、超参数和损失函数等。此外，还需要使用适当的数据加载和训练代码来训练和评估模型。

希望这个示例对你有所帮助！如果你有任何其他问题，请随时提问。