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cnn+transformer

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首先,我们需要导入必要的 Python 库和模块。我们将使用 PyTorch 深度学习框架来实现模型:

#python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

接下来,我们定义一个名为 TransformerCNN 的 PyTorch 模型类,它将使用 Transformer 和 CNN 来进行语义分割。在这个类中,我们首先定义了一个名为 __init__ 的构造函数,它接受一个名为 num_classes 的参数,该参数表示数据集中的类别数。在构造函数中,我们定义了 Transformer 和 CNN 的各个层,以及它们之间的连接:

class TransformerCNN(nn.Module):def __init__(self, num_classes):super(TransformerCNN, self).__init__()# Transformerself.transformer = nn.TransformerEncoder(nn.TransformerEncoderLayer(d_model=512, nhead=8), num_layers=6)

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