transformer 多模态

Transformer多模态是指在自然语言处理中，同时考虑文本、图像、音频等多种模态信息的处理方法。Multimodal Transformer是一种用于处理多模态数据的神经网络模型，它结合了Transformer和卷积神经网络（CNN）的优点，能够有效地处理不对齐的多模态序列数据。该模型可以用于多种任务，如图像描述、视频分类、视觉问答等。

下面是一个使用Multimodal Transformer进行图像描述的例子：

import torch
from transformers import MultimodalEncoder, MultimodalDecoder

# 定义模型
encoder = MultimodalEncoder.from_pretrained('bert-base-uncased')
decoder = MultimodalDecoder.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 定义输入
text_input = torch.tensor([[1, 2, 3, 4, 5]])
image_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 进行编码
text_encoded = encoder(text_input)
image_encoded = encoder(image_input)

# 进行解码
output = decoder(text_encoded, image_encoded)