在 Transformer 的输入端加入 CNN 卷积层，使用 CNN 提取图像信息的特征，再和数值数据一起送入 Transformer 对特征进行处理和分析，最后将融合的特征作为输入基于CNN全链接层进行回归预测。实现代码

以下是一个简单的示例代码，基于PyTorch实现了加入卷积层的Transformer模型，用于对图像和数值数据的融合特征进行处理和回归预测。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.nn import TransformerEncoderLayer, TransformerEncoder
from torchvision.models import resnet18

class CNNTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, num_tokens, d_model, nhead, num_layers, num_classes):
        super(CNNTransformer, self).__init__()
        self.num_tokens = num_tokens
        self.d_model = d_model
        self.nhead = nhead
        self.num_layers = num_layers
        
        # Define the CNN layers for image processing
        self.cnn = resnet18(pretrained=True)
        self.cnn.fc = nn.Identity()
        
        # Define the embedding layer for tokenizing the input
        self.token_embedding = nn.Embedding(num_tokens, d_model)
        
        # Define the Transformer Encoder
        encoder_layer = TransformerEncoderLayer(d_model, nhead)
        self.transformer_encoder = TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers)
        
        # Define the final fully connected layer for regression
        self.fc = nn.Linear(d_model, num_classes)
        
    def forward(self, images, inputs):
        # Process the image data using CNN
        cnn_output = self.cnn(images)
        
        # Tokenize the input data
        input_embeddings = self.token_embedding(inputs)
        
        # Concatenate the CNN output and input embeddings
        embeddings = torch.cat((cnn_output.unsqueeze(1), input_embeddings.transpose(0, 1)), dim=1)
        
        # Apply positional encoding to the embeddings
        pe = torch.zeros(embeddings.shape[1], embeddings.shape[2])
        position = torch.arange(0, embeddings.shape[1], dtype=torch.float).unsqueeze(1)
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, self.d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / self.d_model))
        pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
        pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
        embeddings = embeddings + pe.unsqueeze(0)

        # Apply Transformer Encoder
        output = self.transformer_encoder(embeddings)

        # Apply final fully connected layer for regression
        output = self.fc(output[:, 0, :])
        
        return output

在这个模型中，我们首先定义了一个预训练的ResNet-18卷积神经网络作为图像处理的CNN层。然后，我们使用PyTorch中的Embedding层对输入进行标记化处理，并将CNN输出和输入嵌入拼接在一起。接下来，我们应用TransformerEncoder对嵌入进行处理，并使用一个全链接层进行回归预测。

通过这个模型，我们可以同时处理图像和数值数据，并结合Transformer的强大处理能力和CNN的特征提取能力。