光谱transformer分类模型代码

光谱 transformer 是一种用于分类光谱数据的机器学习模型。下面是一个基于 PyTorch 的示例代码，它使用了光谱 transformer 来对光谱数据进行分类：

import torch
import torch.nn as nn

class SpectralTransformerClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes):
        super().__init__()
        self.transformer = nn.Transformer(
            d_model=input_size,
            nhead=hidden_size,
            num_encoder_layers=2,
            num_decoder_layers=2,
            dim_feedforward=hidden_size
        )
        self.classifier = nn.Linear(input_size, num_classes)

    def forward(self, x):
        # x is of shape (batch_size, sequence_length, input_size)
        x = self.transformer(x, x)  # (batch_size, sequence_length, input_size)
        x = x[:, 0, :]  # (batch_size, input_size)
        x = self.classifier(x)  # (batch_size, num_classes)
        return x

在这里，我们定义了一个 `SpectralTransformerClassifier` 类，它继承自 PyTorch 的 `nn.Module` 类。该类中定义了一个 transformer 模型和一个分类器，并定义了前向传播函数 `forward`。在这个函数中，我们首先将输入数据通过 transformer 模型进行编码，然后将编码后的结果通过分类器进行分类。

希望这个示例代码能帮助你理解如何使用光谱 transformer 进行分类。