“Transformer+CNN“主要代码是是什么

"Transformer+CNN" 结合的代码通常是基于深度学习框架如TensorFlow或PyTorch编写的。以下是一个简化的Python伪代码示例，假设我们有一个基础的Transformer模块和一个基本的卷积层：

import tensorflow as tf
from transformers import T5Tokenizer, T5Model
from tensorflow.keras.layers import Conv2D

# 初始化Transformer和CNN
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('t5-base')
transformer_encoder = T5Model.from_pretrained('t5-base')

def cnn_layer(input_tensor):
    conv_layer = Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu')(input_tensor)
    return conv_layer

# 定义输入和输出形状
input_shape = (None, None, input_channels)  # 假设输入通道数为input_channels
transformer_input = tf.keras.Input(shape=input_shape)

# 将CNN应用于输入
cnn_output = cnn_layer(transformer_input)

# 将CNN输出传递到Transformer编码器
transformer_encoded = transformer_encoder(cnn_output)[0]

# 结合后的模型
model = tf.keras.Model(inputs=[transformer_input], outputs=[transformer_encoded])

请注意，这只是一个基本示例，并没有完整地整合Transformer的自注意力机制。实际项目中，你可能还需要调整参数、添加位置嵌入以及其他必要的步骤。此外，这并不是完整的模型训练代码，仅用于展示如何组合这两种组件。