Код модели:
```py
import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer

class RLTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_layers, num_heads, num_actions, action_dim):
        super(RLTransformer, self).__init__()
        self.encoder = nn.Sequential(
            # Преобразование изображения в вектор признаков
            nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=8, stride=4),
            nn.ReLU(),
            nn.BatchNorm2d(16),
            nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=4, stride=2),
            nn.ReLU(),
            nn.BatchNorm2d(32),
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(32 * 9 * 9, hidden_dim),
            nn.LayerNorm(hidden_dim)
        )
        self.action_encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(action_dim, hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.LayerNorm(hidden_dim)
        )
        # Transformer Encoder для обработки последовательности состояний и действий
        encoder_layer = TransformerEncoderLayer(d_model=hidden_dim, nhead=num_heads)
        self.transformer_encoder = TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers)
        self.linear = nn.Linear(hidden_dim, num_actions)

    def forward(self, image, action_history):
        # Обработка изображения
        state = self.encoder(image)
        print(f"Размер состояния после сверточных слоев: {state.shape}")  # Добавьте эту строку для отладки
        # Обработка истории действий
        action_state = self.action_encoder(action_history)
        # Конкатенация состояния и истории действий
        state = torch.cat((state, action_state), dim=1)
        # Transformer Encoder
        output = self.transformer_encoder(state)
        # Выходной слой для выбора действия
        return self.linear(output)
```

Код обучения:
```py
import os
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchvision import transforms
from PIL import Image
import numpy as np

from model import RLTransformer


# Класс датасета
class GameDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_folder, image_folder, transform=None):
        self.data_folder = data_folder
        self.image_folder = image_folder
        self.transform = transform

        # Список ID изображений
        self.image_ids = [file.split('_')[1].split('.')[0] for file in os.listdir(data_folder)]

    def __len__(self):
        return len(self.image_ids)

    def __getitem__(self, idx):
        image_id = self.image_ids[idx]
        # Загрузка изображения
        image_path = os.path.join(self.image_folder, f'image_{image_id}.png')
        image = Image.open(image_path)
        if self.transform:
            image = self.transform(image)

        # Загрузка данных клавиш
        data_path = os.path.join(self.data_folder, f'imagedata_{image_id}.txt')
        with open(data_path, 'r') as f:
            keys = f.read().strip()
            # Предполагаем, что 'keys' - это строка, полученная из файла
            key_list = keys.split(',')  # Разделение строки на список строк
            # Удаление лишних символов и конвертация в float
            keys = torch.tensor(
                [float(key.strip()) for key in key_list if key.strip().replace('.', '', 1).isdigit()],
                dtype=torch.float32)

        return image, keys

# Трансформация изображений
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor()
])

# Создание датасета
dataset = GameDataset(data_folder='dataset/data', image_folder='dataset/images', transform=transform)

# DataLoader
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# Инициализация модели
action_dim = 10  # Задайте правильное значение в соответствии с вашими данными
model = RLTransformer(input_dim=224*224*3, hidden_dim=512, num_layers=6, num_heads=8, num_actions=10, action_dim=action_dim)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)
criterion = torch.nn.MSELoss()

# Обучение
for epoch in range(10):  # количество эпох
    for images, actions in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        # Предполагаем, что action_history - это предыдущие действия, здесь используется заглушка
        action_history = torch.zeros_like(actions)
        outputs = model(images, action_history)
        loss = criterion(outputs, actions)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    print(f'Эпоха {epoch+1}, потери: {loss.item()}')

    # Сохранение модели после каждой эпохи
    torch.save(model.state_dict(), f'model_epoch_{epoch+1}.pth')
```

Ошибка при обучении в строке `state = self.encoder(image)`:
```
    return F.linear(input, self.weight, self.bias)
RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (20x21632 and 2592x512)
```