cnn 出的特征怎么进入transformer

通常情况下，将CNN的输出转换为Transformer的输入需要进行以下步骤：

1. 将CNN的输出reshape为一个二维矩阵，其中每一行表示一个序列中的一个位置，每一列表示某个特定的特征。

2. 添加位置编码矩阵，以便Transformer可以区分输入序列中不同位置的信息。位置编码矩阵可以通过使用公式 $PE_{(pos,2i)}=sin(pos/10000^{2i/d})$ 和 $PE_{(pos,2i+1)}=cos(pos/10000^{2i/d})$ 来计算。

3. 将位置编码矩阵加入到CNN输出矩阵中，形成Transformer的输入矩阵。

4. 将Transformer的输入矩阵传递到Transformer模型中进行处理。

需要注意的是，CNN和Transformer的结合可以在多个层级进行，也可以使用不同的模型架构。具体实现方式取决于具体任务和数据集的特征。