topoformer是一個(gè)用于生成3D模型的深度學(xué)習(xí)框架，它使用Transformer架構(gòu)來學(xué)習(xí)輸入和輸出之間的空間關(guān)系。R26是topoformer的一個(gè)版本，它在2022年12月發(fā)布。

要使用R26版本的topoformer，您需要安裝以下Python庫：

1. torch
2. transformers
3. pytorch_lightning
4. scipy
5. numpy

確保您已經(jīng)安裝了這些庫。然后，您可以使用以下代碼來加載R26版本的topoformer：

import torch
from topologyformer.r26 import R26, Conv3d
from topologyformer.r26.transformers import R26Transformer

# 初始化R26模型
model = R26()

# 定義輸入張量的形狀和維度
input_shape = (1, 3, 32, 32)
output_dim = 100

# 將輸入張量轉(zhuǎn)換為PyTorch張量
input_tensor = torch.randn(1, input_shape[0], input_shape[1], input_shape[2])

# 將輸入張量傳遞給R26模型
output_tensor = model(input_tensor)

# 將輸出張量轉(zhuǎn)換為numpy數(shù)組
output_array = output_tensor.cpu().numpy()

# 計(jì)算輸出張量的形狀
output_shape = (output_array.shape[0], output_array.shape[1], output_array.shape[2])

print("Input shape:", input_shape)
print("Output shape:", output_shape)

這段代碼首先導(dǎo)入了所需的庫，然后初始化了一個(gè)R26模型。接下來，它定義了輸入張量的形狀和維度，并將輸入張量轉(zhuǎn)換為PyTorch張量。然后，它將輸入張量傳遞給R26模型，并將輸出張量轉(zhuǎn)換為numpy數(shù)組。最后，它計(jì)算了輸出張量的形狀并打印出來。