nn.sequential()构建cnn模型中加入注意力机制用于图片分类

要在CNN模型中加入注意力机制，可以使用PyTorch中提供的torchvision包中的预训练模型，并对其进行微调，或者自己构建模型并加入注意力机制。

如果你想自己构建模型并加入注意力机制，可以使用nn.Sequential()构建模型，并在其中加入注意力机制。在PyTorch中，可以使用nn.MultiheadAttention()或者nn.SelfAttention()添加注意力机制。具体实现方法如下：

import torch
import torch.nn as nn

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        
        self.conv1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, 3, 1, 1),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(64, 64, 3, 1, 1),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(2, 2)
        )
        
        self.conv2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(64, 128, 3, 1, 1),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(128, 128, 3, 1, 1),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(2, 2)
        )
        
        self.conv3 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(128, 256, 3, 1, 1),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(256, 256, 3, 1, 1),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(256, 256, 3, 1, 1),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(2, 2)
        )
        
        self.attention = nn.MultiheadAttention(embed_dim=256, num_heads=4)
        
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(256*4*4, 512),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(512, 10)
        )
        
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.conv3(x)
        
        # 添加注意力机制
        x = x.permute(2, 3, 0, 1) # 调整维度顺序
        x, _ = self.attention(x, x, x)
        x = x.permute(2, 3, 0, 1) # 调整维度顺序
        
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

在上述代码中，我们使用了nn.MultiheadAttention()添加了注意力机制。首先，我们需要将卷积层输出的特征图的维度顺序调整为(batch, channel, height, width)，然后输入到nn.MultiheadAttention()中进行处理，并将输出的特征图维度顺序再次调整为(height, width, batch, channel)，最后再接上全连接层进行分类。

请注意，注意力机制的输入和输出都是二维张量，因此需要将卷积层输出的特征图转换为二维张量，即将维度为(batch, channel, height, width)的特征图展开成(batch, channel*height*width)的二维张量，这里使用了x.view(x.size(0), -1)来实现。