transformer垃圾图像分类模型代码

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最初用于自然语言处理任务，但也可以应用于图像分类任务。下面是一个简单的Transformer垃圾图像分类模型的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class TransformerClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, num_classes, num_heads, hidden_dim, num_layers):
        super(TransformerClassifier, self).__init__()
        self.embedding = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(hidden_dim, num_heads)
        self.encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.embedding(x)
        x = x.permute(1, 0, 2)  # 调整输入形状为(seq_len, batch_size, input_dim)
        x = self.encoder(x)
        x = x.mean(dim=0)  # 取所有位置的特征的平均值
        x = self.fc(x)
        return F.softmax(x, dim=1)

# 创建模型实例
input_dim = 256  # 输入维度
num_classes = 2  # 分类类别数
num_heads = 4  # 注意力头数
hidden_dim = 128  # 隐藏层维度
num_layers = 2  # 编码器层数
model = TransformerClassifier(input_dim, num_classes, num_heads, hidden_dim, num_layers)

# 使用模型进行训练和预测
input_data = torch.randn(10, input_dim)  # 输入数据，形状为(batch_size, input_dim)
output = model(input_data)  # 模型输出，形状为(batch_size, num_classes)

这是一个简单的Transformer分类器模型，它包含一个线性层用于输入数据的嵌入，一个Transformer编码器用于特征提取，最后通过一个线性层输出分类结果。你可以根据自己的需求调整模型的参数和结构。