语言翻译transformer代码

以下是一个简单的语言翻译Transformer的代码示例，使用PyTorch实现：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim, d_model, nhead, num_layers, dim_feedforward, dropout):
        super().__init__()
        self.encoder = nn.Embedding(input_dim, d_model)
        self.decoder = nn.Embedding(output_dim, d_model)
        self.pos_encoder = PositionalEncoding(d_model, dropout)
        self.pos_decoder = PositionalEncoding(d_model, dropout)
        self.transformer = nn.Transformer(d_model=d_model, nhead=nhead, num_encoder_layers=num_layers, num_decoder_layers=num_layers, dim_feedforward=dim_feedforward, dropout=dropout)
        self.fc = nn.Linear(d_model, output_dim)

    def forward(self, src, tgt):
        src_mask = self._generate_square_subsequent_mask(len(src)).to(src.device)
        tgt_mask = self._generate_square_subsequent_mask(len(tgt)).to(tgt.device)
        src_embed = self.pos_encoder(self.encoder(src))
        tgt_embed = self.pos_decoder(self.decoder(tgt))
        memory = self.transformer.encoder(src_embed, src_mask)
        output = self.transformer.decoder(tgt_embed, memory, tgt_mask)
        output = self.fc(output)
        return output

    def _generate_square_subsequent_mask(self, sz):
        mask = (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1).transpose(0, 1)
        mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0))
        return mask
        

class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, dropout=0.1, max_len=5000):
        super().__init__()
        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)
        pe = torch.zeros(max_len, d_model)
        position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model))
        pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
        pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
        pe = pe.unsqueeze(0).transpose(0, 1)
        self.register_buffer('pe', pe)

    def forward(self, x):
        x = x + self.pe[:x.size(0), :]
        return self.dropout(x)

在这个例子中，我们定义了一个名为Transformer的类，它继承自nn.Module，并包含以下组件：

- 一个嵌入层，用于将输入和输出序列中的标记转换为特征向量。
- 一个位置编码层，用于为每个输入和输出序列的标记添加位置编码。
- 一个Transformer模型，其中包含编码器和解码器，用于将输入序列转换为输出序列。
- 一个线性层，用于将Transformer输出转换为输出标记的概率分布。

在forward方法中，我们首先使用生成的掩码来掩盖输入和输出序列中的填充标记，并将嵌入后的序列传递到位置编码层中。然后，我们使用编码器来生成内存表示，并将其用于解码器，以生成最终的输出。最后，我们将Transformer模型的输出馈入线性层，以将其转换为输出标记的概率分布。

此外，我们还定义了一个名为PositionalEncoding的辅助类，用于为输入和输出序列中的标记添加位置编码。在这个类中，我们使用了一个类似于Attention is All You Need论文中的公式来生成位置编码。