class ResNet(nn.Module):
def __init__(self, num_blocks=[2, 2, 2, 2], num_classes=4,block=BasicBlock):
super(ResNet, self).__init__()
self.in_channels = 64
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
self.max_pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)
# 各系列残差结构，由make_layer生成
self.layer1 = self._make_layer(block, 32, num_blocks[0], stride=1)
self.layer2 = self._make_layer(block, 64, num_blocks[1], stride=2)
self.layer3 = self._make_layer(block, 128, num_blocks[2], stride=2)
self.layer4 = self._make_layer(block, 256, num_blocks[3], stride=2)
self.transformer_encoder_layer = TransformerEncoderLayer(d_model= 49, nhead=7)
self.transformer_encoder = TransformerEncoder(self.transformer_encoder_layer, num_layers=1)
self.fc = nn.Linear(256, num_classes)
# 正向传播过程
def forward(self, x):
out = self.conv1(x)
out = self.bn1(out)
out = self.relu(out)
out = self.max_pool(out)
out = self.layer1(out)
out = self.layer2(out)
out = self.layer3(out)
out = self.layer4(out)
out = out.view(out.size(0), out.size(1), -1)
out = out.permute(1, 0, 2)
out = self.transformer_encoder(out)
out = out.transpose(0, 1)
out = self.fc(out[:, :, 0])
return out
上述代码是一个用于分类的网络，用resnet提取特征，最后encoder替代了最大池化层，我想问这个 transformer的部分到底干了什么事？有没有位置编码的过程，和vit模型的特征提取过程有什么差异么？
【以下回答由 GPT 生成】
Transformer部分在这段代码中起到将特征映射为特定维度的过程，该过程类似于使用逐层堆叠的自注意力机制对特征进行编码的过程。TransformerEncoderLayer包含一个多头自注意力机制和前馈神经网络，将输入特征与自身的其他部分进行交互，并通过残差连接和层归一化来保持输入的结构。
在具体细节上，代码中的Transformer部分包含一个TransformerEncoderLayer实例，并通过提供的d_model参数指定了输入特征的维度。其中，d_model的大小对应于输入ResNet提取的特征向量的维度。
具体而言，通过使用TransformerEncoder，可以将ResNet提取的特征映射为d_model维度的特征表示。这里只使用了一个TransformerEncoderLayer，可以进一步增加层数以增强特征表示的能力。
在位置编码方面，该代码没有明确位置编码的过程。位置编码在Transformer中是为了将输入序列的位置信息引入到特征表示中，有助于模型更好地理解序列数据。位置编码通常是通过在特征向量中添加定向的位置嵌入来实现的。
ViT模型中的特征提取过程与这个代码中的Transformer部分有所不同。ViT主要依赖片段嵌入来提取特征。它将输入图像分成固定大小的图块，并使用一个预训练的图像分类模型（如ResNet）提取每个图块的特征。这些特征被扁平化为一个序列，然后被输入到Transformer中进行分类或其他任务。
因此，ViT和这个代码中的Transformer部分之间的主要区别在于特征提取的入口。ViT将特征提取与Transformer编码过程明确分开，而这个代码中的Transformer部分是直接在ResNet特征上进行编码。同时，ViT还使用了位置嵌入来引入位置信息，而这个代码中的Transformer部分没有明确的位置编码过程。
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具体而言，是如何对特征进行位置编码的，有没有添加class token之类的