图像去噪transformer

基于Transformer的模型在图像去噪任务中取得了显著的最先进结果。下面是一个基于Transformer的图像去噪模型的简单示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义Transformer模型
class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.encoder = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.decoder = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
    
    def forward(self, x):
        x = self.encoder(x)
        x = self.decoder(x)
        return x

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 准备训练数据和目标数据
train_data = ...
target_data = ...

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(train_data)
    loss = criterion(output, target_data)
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 使用训练好的模型进行图像去噪
test_data = ...
denoised_data = model(test_data)

这是一个简单的示例，实际的Transformer模型可能会更复杂，并且可能会使用更多的技巧和技术来提高性能。你可以根据具体的需求和数据集来调整模型的结构和超参数。