### 结合Transformer和LSTM的卷积神经网络(CNN) 为了实现结合了Transformer和LSTM的卷积神经网络，可以采用一种混合架构，在此架构中，CNN用于提取局部特征，随后使用Transformer捕捉全局依赖关系，最后通过LSTM处理序列信息。这种设计充分利用了三种不同类型的网络的优势。 #### 架构概述 1. **卷积层**：负责从输入数据（通常是图像或其他形式的时间序列数据）中提取低级到中级的空间特征。 2. **Transformer编码器**：接受来自卷积层的结果作为输入，并进一步增强其理解能力，特别是在处理长期依赖性和模式识别方面表现出色。 3. **LSTM层**：位于最顶层，旨在建模时间维度上的动态变化，特别适合于预测或分类任务中的顺序决策过程。 下面是一个简单的Python代码片段，展示了如何创建这样一个融合模型： ```python import torch from torch import nn class CNN_Transformer_LSTM(nn.Module): def __init__(self, num_classes=10): super().__init__() self.cnn_layers = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=(3, 3), padding='same'), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2)), nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=(3, 3), padding='same'), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2)) ) transformer_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=32*7*7, nhead=8) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(transformer_layer, num_layers=2) self.lstm = nn.LSTM(input_size=32*7*7, hidden_size=128, batch_first=True) self.fc_out = nn.Linear(128, num_classes) def forward(self, x): # 卷积部分 conv_output = self.cnn_layers(x).view(x.size(0), -1, 1) # Transformer 编码器部分 trans_output = self.transformer_encoder(conv_output.squeeze(-1)).unsqueeze(-1) # LSTM 部分 lstm_output, (hn,cn) = self.lstm(trans_output.view(x.size(0), -1, 32 * 7 * 7)) # 输出层 logits = self.fc_out(lstm_output[:, -1]) return logits ``` 这段代码定义了一个名为`CNN_Transformer_LSTM`的新类，它继承自PyTorch框架下的基本模块基类`torch.nn.Module`。该类实现了三个主要组件——卷积层、变压器编码器以及长短时记忆单元(LSTM)，并通过适当调整各层之间传递的数据形状来确保整个流程顺畅运行[^1]。 请注意，以上给出的是一个简化版本的例子；实际应用可能需要根据具体应用场景做出相应修改，比如调整超参数设置或者引入更多复杂的机制以提高性能表现。