定义两个分支的Transformer模型，一个使用12大小的补丁，另一个使用16大小的补丁。这两个分支可以使用相同的Transformer结构，只是补丁大小不同。 在每个块之后，从两个分支中提取特征，并将它们融合起来。可以使用适当的方法，如拼接、相加或者其他方式，将特征融合为一个统一的特征表示。 对于融合后的特征，只选择使用16大小的补丁的结果。可以通过切片操作或者其他方式，提取出与16大小的补丁对应的部分。 最后，将提取到的16大小补丁的结果作为输出。

好的，我明白了。您的要求是定义两个分支的Transformer模型，其中一个使用大小为12的补丁，另一个使用大小为16的补丁。这两个分支可以使用相同的Transformer结构，只是补丁大小不同。在每个块之后，从两个分支中提取特征，并将它们融合起来。可以使用适当的方法，如拼接、相加或者其他方式，将特征融合为一个统一的特征表示。对于融合后的特征，只选择使用16大小的补丁的结果。可以通过切片操作或者其他方式，提取出与16大小的补丁对应的部分。最后，将提取到的16大小补丁的结果作为输出。

实现这个模型的一种方法是创建两个不同的分支，每个分支都有一个Transformer编码器，其中一个使用大小为12的补丁，另一个使用大小为16的补丁。在每个块之后，从两个分支中提取特征，并将它们融合起来。可以使用拼接、相加或者其他方式将这些特征融合为一个统一的特征表示。最后，只选择使用16大小的补丁的结果，可以通过切片操作或者其他方式，提取出与16大小的补丁对应的部分，并将其作为输出。

下面是一个伪代码示例：

class PatchTransformer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.patch_size_12 = 12
        self.patch_size_16 = 16
        self.transformer_12 = TransformerEncoder(patch_size=self.patch_size_12)
        self.transformer_16 = TransformerEncoder(patch_size=self.patch_size_16)
        self.fusion_layer = nn.Linear(hidden_dim_12 + hidden_dim_16, hidden_dim_16)

    def forward(self, x):
        # Split the input into patches of size 12 and 16
        patches_12 = split_patches(x, self.patch_size_12)
        patches_16 = split_patches(x, self.patch_size_16)

        # Encode the patches with the two transformers
        features_12 = self.transformer_12(patches_12)
        features_16 = self.transformer_16(patches_16)

        # Concatenate the features and fuse them
        fused_features = torch.cat([features_12, features_16], dim=-1)
        fused_features = self.fusion_layer(fused_features)

        # Select only the features from the 16-size patches
        selected_features = select_features(fused_features, self.patch_size_16)

        # Output the selected features
        return selected_features

在这个示例中，我们首先创建一个PatchTransformer类。在初始化方法中，我们定义了两个补丁大小，分别为12和16，并创建了两个Transformer编码器，分别用于处理这两个补丁大小的输入。我们还定义了一个融合层，用于将两个分支提取的特征进行融合。在前向方法中，我们将输入图像切分成大小为12和16的补丁，并将它们分别输入到两个Transformer编码器中进行编码。然后，我们将两个编码器提取的特征拼接起来，并通过融合层将它们融合为一个统一的特征表示。接下来，我们从融合后的特征中选择大小为16的补丁特征，并将其作为输出。