我需要输入图片以后，利用transformer进行压缩降维后得到矩阵的代码

以下是使用transformer进行图像压缩和降维的代码示例：

首先，您需要安装一些Python库，如PyTorch和torchvision。然后，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 加载图像
您可以使用Pillow或OpenCV等库加载图像。例如，使用Pillow库可以这样加载图像：

from PIL import Image

# load image
img = Image.open("your_image.jpg")

2. 转换图像
将图像转换为PyTorch张量，并对其进行规范化和调整大小。例如：

import torchvision.transforms as transforms

# define transformation
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# apply transformation
img = transform(img)

3. 加载transformer模型
使用PyTorch加载transformer模型。例如：

import torch
import torch.nn as nn

# load transformer model
model = nn.Transformer(nhead=8, num_encoder_layers=6, num_decoder_layers=6, dim_feedforward=2048)

4. 对图像进行编码
使用transformer模型对图像进行编码，生成包含图像信息的矩阵。例如：

# reshape image tensor
img = img.view(1, img.size(0), img.size(1))

# encode image with transformer model
encoded = model.encoder(img)

5. 压缩和降维
使用压缩和降维技术对编码后的矩阵进行处理，以生成更小的矩阵。例如：

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA

# convert encoded tensor to numpy array
encoded = encoded.squeeze().detach().numpy()

# compress and reduce dimensionality with PCA
pca = PCA(n_components=100)
compressed = pca.fit_transform(encoded)

在这个示例中，我们使用了PCA来压缩和降维矩阵。您可以使用其他技术，如SVD或t-SNE。

最后，您可以将生成的矩阵用于您的应用程序，例如图像分类或图像检索。