首先，通过CNN模型对图像进行特征提取，然后在全链接层使用transformer将图像数据和数值数据进行融合，最后基于融合后的数据进行回归预测，生成pytorch代码

感谢您的提问。对于您的问题，我的回答如下：

您提到了一个混合模型，它使用了CNN和Transformer。这个模型首先使用CNN模型对图像进行特征提取，然后在全链接层使用Transformer将图像数据和数值数据进行融合，最后基于融合后的数据进行回归预测。

以下是一个基于PyTorch的混合模型实现的示例代码：

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

class ImageModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ImageModel, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv3 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 4 * 4, 256)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = self.pool1(x)
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = self.pool2(x)
        x = F.relu(self.conv3(x))
        x = self.pool3(x)
        x = x.view(-1, 64 * 4 * 4)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        return x

class NumericModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NumericModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 256)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        return x

class FusionModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(FusionModel, self).__init__()
        self.image_model = ImageModel()
        self.numeric_model = NumericModel()
        self.transformer = nn.Transformer(d_model=256, nhead=8, num_encoder_layers=6, num_decoder_layers=6)
        self.fc1 = nn.Linear(256, 1)

    def forward(self, image, numeric):
        image_out = self.image_model(image)
        numeric_out = self.numeric_model(numeric)
        fusion = torch.cat((image_out.unsqueeze(1), numeric_out.unsqueeze(1)), dim=1)
        fusion = fusion.permute(1, 0, 2)
        out = self.transformer(fusion)
        out = out.permute(1, 0, 2)
        out = out[:, 0, :]
        out = F.relu(self.fc1(out))
        return out

这个示例代码定义了三个模型：ImageModel，NumericModel和FusionModel。ImageModel用于提取图像特征，NumericModel用于处理数值数据，FusionModel使用Transformer将两个模型的输出进行融合，并进行回归预测。

具体地，ImageModel包含了三个卷积层和一个全链接层，用于提取图像特征。NumericModel包含一个全链接层，用于处理数值数据。FusionModel首先将ImageModel和NumericModel的输出拼接在一起，然后使用Transformer对融合后的数据进行处理。最后，FusionModel使用一个全链接层进行回归预测。

希望这个示例代码能够帮助您了解如何在PyTorch中实现混合模型。