nn.TransformerEncoderLayer怎么用在图像上

`nn.TransformerEncoderLayer`是Transformer模型的一个组成部分，主要用于自然语言处理任务，而不是图像处理任务。它的作用是将输入序列中的每个元素编码为一个向量表示，然后将这些向量表示输入到下一个Transformer模型中进行进一步处理。

对于图像处理任务，通常使用卷积神经网络（CNN）来提取图像特征。CNN具有平移不变性，可以有效地捕捉图像中的局部结构和特征。因此，在图像处理中使用`nn.TransformerEncoderLayer`可能不太合适。

如果您想使用Transformer模型处理图像，可以考虑使用Vision Transformer（ViT）模型，它是一种基于Transformer模型的图像分类模型。ViT使用一种称为“图像补丁”的方法，将图像分成多个固定大小的块，并将每个块视为一个令牌输入到Transformer模型中。