光谱transformer

光谱Transformer是一种用于光谱数据处理的深度学习模型。它基于Transformer架构，通过自注意力机制来捕捉光谱数据中的相关性和特征。光谱Transformer可以用于光谱分类、光谱回归和光谱重建等任务。

以下是一个光谱Transformer的示例代码：

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

class SpectralTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_layers, num_heads):
        super(SpectralTransformer, self).__init__()
        self.embedding = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.transformer_layers = nn.ModuleList([
            nn.TransformerEncoderLayer(hidden_dim, num_heads) for _ in range(num_layers)
        ])
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, input_dim)

    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)
        for layer in self.transformer_layers:
            x = layer(x)
        x = x.permute(1, 0, 2)  # 调整输出形状为(batch_size, seq_len, hidden_dim)
        x = self.fc(x)
        return x

# 创建一个光谱Transformer模型
input_dim = 10  # 输入光谱维度
hidden_dim = 64  # 隐层维度
num_layers = 4  # Transformer层数
num_heads = 8  # 注意力头数
model = SpectralTransformer(input_dim, hidden_dim, num_layers, num_heads)

# 使用示例数据进行前向传播
input_data = torch.randn(32, 100, input_dim)  # 输入数据形状为(batch_size, seq_len, input_dim)
output = model(input_data)
print(output.shape)  # 输出形状为(batch_size, seq_len, input_dim)

这是一个简单的光谱Transformer模型，它将输入的光谱数据进行嵌入、多层Transformer编码和线性映射，最终输出具有相同维度的光谱数据。