transformer图像分类代码

Transformer模型最初是用于自然语言处理任务的，但后来被应用到计算机视觉任务中。Transformer模型在图像分类任务中的应用主要包括两个部分，一是使用自注意力机制对图像特征进行提取和编码，二是使用全连接层对编码后的特征进行分类。

下面是一个简单的Transformer图像分类代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Flatten, Dropout
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.applications import EfficientNetB0
from tensorflow.keras.layers.experimental.preprocessing import Rescaling

# 输入图片的大小
input_shape = (224, 224, 3)

# 加载EfficientNetB0模型
base_model = EfficientNetB0(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=input_shape)

# 冻结EfficientNetB0的所有层，只训练新添加的层
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# 添加全局平均池化层
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)

# 添加Dropout层，防止过拟合
x = Dropout(0.5)(x)

# 添加全连接层，输出分类结果
predictions = Dense(10, activation='softmax')(x)

# 构建模型
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001),
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 打印模型结构
model.summary()

# 训练模型
model.fit(train_dataset,
          validation_data=val_dataset,
          epochs=10)

在这个示例中，我们首先加载了预训练的EfficientNetB0模型，并将其所有层都冻结了。然后，我们添加了一个全局平均池化层和一个Dropout层来防止过拟合，并添加了一个全连接层来输出分类结果。最后，我们编译了模型并使用训练数据进行了训练。

上述示例中的train_dataset和val_dataset是使用tf.data.Dataset API构建的训练集和验证集，具体实现方式可以参考TensorFlow官方文档。