transformer可以用来做图像分类嘛

是的，Transformer可以用来做图像分类。最近，Dosovitskiy等人提出了一种纯Transformer结构，即视觉变换器(Vision Transformer，ViT)，当直接应用于图像切片序列时，它在图像分类任务上表现良好。ViT将输入的图像分成一系列的图像块，然后将这些图像块转换为序列，再将其输入到Transformer中进行处理。ViT的表现已经超过了许多传统的卷积神经网络模型，这表明Transformer在计算机视觉领域中具有很大的潜力。

下面是一个使用ViT进行图像分类的简单示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.losses import SparseCategoricalCrossentropy
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import preprocess_input
from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
from vit_keras import vit, utils

# 加载CIFAR-10数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()

# 预处理图像数据
x_train = preprocess_input(x_train)
x_test = preprocess_input(x_test)

# 定义输入层
inputs = Input(shape=(32, 32, 3))

# 使用ViT进行特征提取
vit_model = vit.vit_b16(
    image_size=32,
    activation='softmax',
    pretrained=True,
    include_top=False,
    pretrained_top=False
)
outputs = vit_model(inputs)

# 添加全局平均池化层和输出层
pool = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(outputs)
outputs = Dense(10, activation='softmax')(pool)

# 定义模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=64, validation_data=(x_test, y_test))