swin transformer 加入时序

您好！对于给Swin Transformer加入时序的问题，可以考虑以下几个步骤：

1. 将输入的序列转化为固定长度的向量表示。可以使用一些方法，如平均池化、最大池化或者使用自注意力机制来得到一个固定维度的向量表示。

2. 将得到的固定长度向量输入到Swin Transformer中进行处理。Swin Transformer是一种基于局部注意力机制的模型，可以有效地处理长序列。您可以使用预训练的Swin Transformer模型，或者根据自己的需求进行微调。

3. 如果您的任务需要考虑时序信息，您可以在输入序列中加入时间编码。时间编码可以是简单的位置编码，也可以是更复杂的时间序列特征。

4. 在模型训练过程中，可以根据任务的需要，在输出层之前加入适当的时序处理。例如，可以使用循环神经网络（RNN）来处理时序信息。

需要注意的是，具体的实现方法可能因任务和数据集的不同而有所差异。以上只是一种常见的思路，您可以根据实际情况进行调整和优化。希望对您有帮助！如果还有其他问题，请随时提出。