transformer的高光谱代码

### 使用Transformer处理高光谱数据的实现示例 为了展示如何利用Transformer架构来处理高光谱数据，下面提供了一个简化版的Python代码实例。此代码基于多阶段频谱感知Transformer (MST++) 的概念[^1]。 ```python import torch from torch import nn class MSTransformerBlock(nn.Module): """定义一个多头自注意力机制模块""" def __init__(self, d_model, nhead=8): super(MSTransformerBlock, self).__init__() self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead) def forward(self, src): attn_output, _ = self.self_attn(src, src, src) return attn_output class HighSpectralReconstructionModel(nn.Module): """构建用于高效重建高光谱图像的模型""" def __init__(self, input_channels, hidden_dim, num_layers): super(HighSpectralReconstructionModel, self).__init__() transformer_blocks = [] for i in range(num_layers): transformer_blocks.append( MSTransformerBlock(hidden_dim)) encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer( d_model=hidden_dim, nhead=8 ) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=num_layers) self.embedding = nn.Linear(input_channels, hidden_dim) self.regressor = nn.Sequential( nn.Linear(hidden_dim, 64), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.1), nn.Linear(64, input_channels)) def forward(self, x): embedded_x = self.embedding(x).permute(1, 0, 2) # 调整维度顺序适应Transformer输入要求 encoded_features = self.transformer_encoder(embedded_x) reconstructed_spectra = self.regressor(encoded_features.permute(1, 0, 2)).squeeze() return reconstructed_spectra if __name__ == "__main__": model = HighSpectralReconstructionModel(input_channels=200, hidden_dim=512, num_layers=3) sample_input = torch.randn((16, 200)) # 假设batch size为16，每条记录有200个波段的数据 output = model(sample_input) print(output.shape) # 应该打印出torch.Size([16, 200]) ``` 上述代码实现了针对高光谱数据特性的神经网络结构设计，其中包含了多个`MSTransformerBlock`层组成的编码器部分以及最终负责回归预测的全连接层。通过这种方式可以有效地捕捉到不同波长之间的关联特性并完成相应的重构任务。