transformer灰度序列分类

### 使用Transformer模型实现灰度图像序列分类

#### 数据预处理
对于灰度图像序列的分类任务，首先要对输入的数据进行适当的预处理。由于Transformer模型最初设计用于自然语言处理领域，在应用于视觉任务之前需调整输入格式使其适应模型需求。具体来说，每张灰度图像可被展平为一维向量或将整个序列视为一系列特征点组成的集合[^4]。

#### 构建位置编码
考虑到Transformer缺乏内在顺序感，因此需要加入位置编码来赋予模型关于像素或帧之间相对距离的信息。这有助于保持空间结构并允许网络捕捉到不同时间步之间的关系[^1]。

import numpy as np

def get_positional_encoding(max_len, d_model):
    pe = np.zeros((max_len, d_model))
    position = np.arange(0, max_len).reshape(-1, 1)
    div_term = np.exp(np.arange(0, d_model, 2) * -(np.log(10000.0) / d_model))
    
    pe[:, 0::2] = np.sin(position * div_term)
    pe[:, 1::2] = np.cos(position * div_term)

    return pe

#### 设计模型架构
构建一个基于Transformer的基础框架来进行分类工作。此部分涉及定义多头自注意力机制、前馈神经网络层以及最终输出层等组件。针对特定应用场景可能还需要考虑采用更复杂的变体如ViT(Vision Transformer)。

from transformers import ViTForImageClassification, ViTFeatureExtractor

model_name_or_path = 'google/vit-base-patch16-224-in21k'
feature_extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained(model_name_or_path)
model = ViTForImageClassification.from_pretrained(model_name_or_path)

# 假设`images`是一个包含多个灰度图片的列表
inputs = feature_extractor(images=images, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item()
print("Predicted class:", predicted_class_idx)

#### 训练与优化策略
为了避免过拟合现象的发生，除了合理设置正则化参数外还可以利用数据增强方法增加样本多样性。此外，监控验证集上的表现及时调整学习率也是十分必要的措施之一[^2]。