CNN卷积过程中应用Transformer实现图像数据和数值数据的融合，作为下一卷积层的输入，pytorch代码实现，带注释

好的，以下是实现代码和注释：

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

class ConvTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding):
        super(ConvTransformer, self).__init__()
        
        # 定义卷积层
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding)
        
        # 定义Transformer编码器层
        self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=64, nhead=8)
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=1)
        
        # 定义全连接层
        self.fc = nn.Linear(out_channels + 64, 10)
        
    def forward(self, x, numerical_data):
        
        # 卷积操作
        x = self.conv(x)
        
        # 将卷积结果reshape成为一个二维矩阵，方便输入到Transformer中
        x = x.view(x.size(0), x.size(1), -1)
        
        # 将数值数据扩展成与卷积结果相同的形状
        numerical_data = numerical_data.unsqueeze(-1).repeat(1, 1, x.size(-1))
        
        # 将卷积结果和数值数据按通道拼接
        x = torch.cat([x, numerical_data], dim=1)
        
        # Transformer编码器层
        x = self.transformer_encoder(x)
        
        # 将结果reshape回到原来的形状
        x = x.view(x.size(0), -1)
        
        # 全连接层
        x = self.fc(x)
        
        return x

该代码实现了一个卷积层和一个Transformer编码器层的结合，用于将图像数据和数值数据进行融合，并将结果输入到全连接层中进行分类。在forward函数中，首先对卷积层进行操作，然后将卷积结果reshape成一个二维矩阵，方便输入到Transformer中。接着将数值数据扩展成与卷积结果相同的形状，并在通道维度上拼接到卷积结果中。然后将结果输入到Transformer编码器层中进行处理，最后将结果reshape回到原来的形状，然后输入到全连接层中进行分类。