请举一个例子 在cnn中加入transformer 结构

在CNN中加入Transformer结构可以提高模型的语义理解和泛化能力。以下是一个简单的示例，将一个Transformer模块嵌入到CNN中：

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

class CNN_Transformer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN_Transformer, self).__init__()
        # 卷积层
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1)
        # Transformer层
        self.transformer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=256, nhead=8)
        # 全连接层
        self.fc1 = nn.Linear(256, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        # 卷积层
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = F.relu(self.conv3(x))
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        # Transformer层
        x = x.permute(2, 3, 0, 1)  # 调整维度
        x = self.transformer(x)
        x = x.permute(2, 3, 0, 1)  # 调整维度
        # 全连接层
        x = torch.mean(x, dim=[2, 3])
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

在这个示例中，我们首先定义了一个基本的卷积神经网络结构，包括3个卷积层和2个全连接层。然后，我们在网络中加入了一个Transformer层，并将其应用于卷积层的输出。具体来说，我们首先将卷积层的输出转置，使其符合Transformer的输入格式。然后，我们使用`nn.TransformerEncoderLayer`定义了一个Transformer模块，并将其应用于卷积层的输出。最后，我们将Transformer的输出再次转置，以符合后续全连接层的输入格式。

需要注意的是，由于Transformer模块对输入的维度有要求，因此需要对卷积层的输出进行相应的调整。此外，由于使用了Transformer模块，这个示例中的CNN_Transformer模型可以自适应地处理不同长度的输入序列，从而具有更好的语义理解和泛化能力。