帮我用python写一个基于transformer的图像分类

当然可以！

首先，您需要安装相关的库，如TensorFlow或PyTorch，以及模型训练所需的其他库，如NumPy、Matplotlib等。

其次，您需要准备训练数据集。

接下来，您可以使用TensorFlow或PyTorch构建基于transformer的图像分类模型。下面是一个使用TensorFlow的示例代码：

import tensorflow as tf

# 设置输入层
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Input(shape=(224, 224, 3)),
    # 添加transformer层
    tf.keras.layers.Transformer(num_heads=8, d_model=512, dff=2048),
    # 添加全连接层
    tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(8, activation='relu'),
    # 输出层
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32)

# 评估模型
model.evaluate(test_data, test_labels, batch_size=32)

这仅是一个简单的示例代码，您可以根据自己的需求调整代码。希望这可以帮到您！