我想在swin-transformer上增加一个注意力模块 se注意力模块 给下代码

好的，以下是在 Swin Transformer 中增加 SE 注意力模块的代码：

import torch
import torch.nn as nn
from einops import rearrange

class SeAttention(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, reduction=16):
        super().__init__()
        self.pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(in_channels, in_channels // reduction),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(in_channels // reduction, in_channels),
            nn.Sigmoid()
        )

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

class SwinTransformerAttention(nn.Module):
    def __init__(self, embed_dim, num_heads, se_reduction=16):
        super().__init__()
        self.attn = nn.MultiheadAttention(embed_dim, num_heads)
        self.se = SeAttention(embed_dim, se_reduction)

    def forward(self, x):
        x = rearrange(x, 'n c h w -> h w n c')
        x = self.attn(x, x, x)[0]
        x = rearrange(x, 'h w n c -> n c h w')
        x = self.se(x)
        return x

在上面的代码中，我们定义了一个 `SeAttention` 类，它是一个简单的 Squeeze-and-Excitation 注意力模块，用于增强 Swin Transformer 模型中的特征表示能力。然后我们定义了一个 `SwinTransformerAttention` 类，它封装了一个多头注意力模块和一个 SE 注意力模块，用于替换 Swin Transformer 模型的默认注意力模块。

你可以在 Swin Transformer 的基础上使用 `SwinTransformerAttention` 来构建自己的模型，例如：

import torch
import torch.nn as nn
from swin_transformer import SwinTransformer
from attention import SwinTransformerAttention

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super().__init__()
        self.backbone = SwinTransformer(
            hidden_dim=96,
            layers=(2, 2, 6, 2),
            heads=(3, 6, 12, 24),
            channels=3,
            dim_feedforward=384,
            window_size=7,
            downsample_factor=4,
            relative_pos_embedding=True,
            pretrained=True
        )
        self.head = nn.Sequential(
            nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(1024, num_classes)
        )
        self.attention = SwinTransformerAttention(96, 3)

    def forward(self, x):
        x = self.backbone(x)
        x = self.attention(x)
        x = self.head(x)
        return x

在上面的代码中，我们创建了一个名为 `MyModel` 的模型，它使用 Swin Transformer 作为骨干网络，并在最后一层增加了一个使用 `SwinTransformerAttention` 的注意力模块。