swin transformer unet代码

Swin Transformer UNET是一种结合了卷积神经网络（CNN）和Transformer架构的深度学习模型，它通常用于图像分割任务。UNET（U形网络）原先是为医学图像处理设计的，而Swin Transformer则是基于 Swin Transformer模块，该模块通过划分空间并引入局部注意力机制来提高计算效率。

在编写Swin Transformer UNET的代码时，你会看到以下几个关键部分：

1. **基础结构**：首先导入必要的库，如PyTorch和Swin Transformer模块。你需要定义SwinTransformerBlock作为基本构建块，并搭建SwinTransformerEncoder和Decoder。

import torch.nn as nn
from einops.layers.torch import Rearrange

class SwinTransformerBlock(nn.Module):
    # ...

class SwinTransformerEncoder(nn.Module):
    def __init__(self, num_layers):
        super().__init__()
        # ...

class SwinTransformerDecoder(nn.Module):
    def __init__(self, num_layers):
        super().__init__()
        # ...

2. **连接编码器和解码器**：将SwinTransformerEncoder和U-Net式的上采样层、下采样层以及跳跃连接结合起来。

class SwinUNET(nn.Module):
    def __init__(self, encoder, decoder, in_channels, out_channels):
        super().__init__()
        self.encoder = encoder
        self.decoder = decoder
        # 其他连接细节...

    def forward(self, x):
        # 编码阶段...
        encoded = self.encoder(x)
        # 解码阶段...
        decoded = self.decoder(encoded)
        return decoded

3. **实例化模型**：创建具体的SwinTransformer Encoder和Decoder，然后组合成完整的模型。

encoder_config = ...  # 定义SwinTransformerEncoder配置
decoder_config = ...  # 定义SwinTransformerDecoder配置
swin_unet = SwinUNET(SwinTransformerEncoder(encoder_config), SwinTransformerDecoder(decoder_config), ...)

# 初始化权重和设置其他训练选项
swin_unet.apply(weights_init)  # 初始化权重函数