你好，我现在基于vision transformer做机器学习任务。我用的是一个分类的模型，但是我现在想要做回归预测，输出连续值，请问我该如何改动我的代码

要将分类模型改为回归模型，您需要进行以下更改：

1. 更改输出层的激活函数。分类模型通常使用 softmax 激活函数，而回归模型则使用线性激活函数。因此您需要更改输出层的激活函数。

2. 更改损失函数。分类模型通常使用交叉熵损失函数，而回归模型则使用均方误差损失函数。因此您需要更改损失函数以适应回归任务。

3. 更改输出的数据类型。分类模型的输出是一个离散的类别标签，而回归模型的输出是一个连续的数值。因此您需要更改输出的数据类型，以便能够输出连续值。

具体来说，您可以按照以下步骤进行更改：

1. 更改输出层的激活函数。如果您使用 PyTorch 编写代码，您可以使用 nn.Linear 层来定义输出层，并将激活函数设置为 nn.Identity。

class RegressionModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.encoder = VisionTransformer(...)
        self.decoder = nn.Linear(...)

    def forward(self, x):
        x = self.encoder(x)
        x = self.decoder(x)
        return x

2. 更改损失函数。如果您使用 PyTorch 编写代码，您可以使用 nn.MSELoss 来定义均方误差损失函数。

criterion = nn.MSELoss()

3. 更改输出的数据类型。如果您使用 PyTorch 编写代码，您可以在模型的 forward 函数中将输出转换为 float 类型。

def forward(self, x):
    x = self.encoder(x)
    x = self.decoder(x)
    x = x.float()
    return x

通过以上的更改，您的分类模型就可以转化为回归模型了。