可以写一段在特征表示中添加温度特征，将红外小目标图像的温度信息与图像特征一起考虑的代码吗

下面是一个示例代码，演示如何在特征表示中添加温度特征：

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

class TemperatureNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(TemperatureNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 8 * 8 + 1, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x, temp):
        x = self.conv1(x)
        x = F.relu(x)
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = self.conv2(x)
        x = F.relu(x)
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = x.flatten(start_dim=1)
        temp = temp.view(-1, 1)
        x = torch.cat([x, temp], dim=1)
        x = self.fc1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

在这个示例中，我们创建了一个名为`TemperatureNet`的神经网络。该网络包含两个卷积层和两个全连接层，其中一个全连接层需要输入图像的温度特征。

在`forward`方法中，我们首先将输入数据`x`通过卷积层和激活函数进行处理。然后我们将其展开为一维向量，并在其末尾添加温度特征。最后，我们将特征向量输入到全连接层中进行分类。

要使用该网络进行训练和推断，我们只需要将图像和温度特征传递给`forward`方法即可。例如，我们可以使用以下代码进行推断：

model = TemperatureNet()
image = torch.randn(1, 1, 28, 28)
temperature = torch.tensor([20.0])
output = model(image, temperature)

在这个例子中，我们创建了一个大小为`(1, 1, 28, 28)`的随机图像，并将其与温度`20`一起传递给`TemperatureNet`。该网络将返回一个大小为`(1, 10)`的输出向量，表示该图像所属的10个类别的概率。