Swin Transformer块定义详细代码

下面是 Swin Transformer 块的详细代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

# Swin Transformer块定义
class SwinTransformerBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1):
        super(SwinTransformerBlock, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding)
        self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding)
        self.norm1 = nn.LayerNorm(out_channels)
        self.norm2 = nn.LayerNorm(out_channels)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        
    def forward(self, x):
        residual = x
        
        out = self.conv1(x)
        out = self.norm1(out)
        out = self.relu(out)
        
        out = self.conv2(out)
        out = self.norm2(out)
        
        out += residual
        out = self.relu(out)
        
        return out

在这个示例中，SwinTransformerBlock 类表示 Swin Transformer 的一个块。在初始化方法中，我们定义了两个卷积层和两个 Layer Normalization 层，以及一个 ReLU 激活函数。在前向传播方法中，我们首先将输入数据传递给第一个卷积层，并应用 Layer Normalization 和 ReLU 激活函数。然后，将输出传递给第二个卷积层，并再次应用 Layer Normalization。最后，将残差连接添加到输出上，并应用 ReLU 激活函数。

请注意，这只是一个示例代码，具体的网络结构和前向传播逻辑需要根据具体的需求进行定义和实现。