生成一段python基于objectformer进行传统伪造检测的代码

以下是一段基于 ObjectFormer 进行传统伪造检测的 Python 代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from transformers import ObjectFormerModel, ObjectFormerTokenizer

# 加载 ObjectFormer 模型和分词器
model = ObjectFormerModel.from_pretrained('patrickvonplaten/object-former-pegasus-finetuned-imdb')
tokenizer = ObjectFormerTokenizer.from_pretrained('patrickvonplaten/object-former-pegasus-finetuned-imdb')

# 自定义传统伪造检测网络
class FakeDetectionNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, 3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1)
        self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, 3, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(256 * 4 * 4, 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512, 64)
        self.fc3 = nn.Linear(64, 2)

    def forward(self, x):
        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2))
        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), (2, 2))
        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv3(x)), (2, 2))
        x = x.view(-1, 256 * 4 * 4)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return F.softmax(x, dim=1)

# 加载传统伪造检测网络
fake_detection_net = FakeDetectionNet()
fake_detection_net.load_state_dict(torch.load('fake_detection_net.pth'))

# 输入一段文本并进行预处理
text = "这是一段可疑的文本"
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)

# 获取 ObjectFormer 提取的对象特征
object_features = outputs.last_hidden_state[:, 0, :]

# 将对象特征变形成图片格式
object_images = object_features.view(-1, 1, 4, 4)

# 使用传统伪造检测网络进行检测
with torch.no_grad():
    pred = fake_detection_net(object_images)
    if pred.argmax() == 0:
        print("这是真实的对象特征")
    else:
        print("这是伪造的对象特征")

以上代码中，我们首先加载了 ObjectFormer 模型和分词器，并定义了一个自定义的传统伪造检测网络。接着，我们输入一段文本并使用 ObjectFormer 模型提取出其中的对象特征，将对象特征变形成图片格式，并使用传统伪造检测网络进行检测。最后根据检测结果输出相应的信息。