transformer模型代码

我可以为您提供transformer模型的代码。以下是使用PyTorch实现的transformer模型代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_size, num_heads, hidden_size, num_layers, dropout):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        self.embedding_size = embedding_size
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_size)
        self.positional_encoding = PositionalEncoding(embedding_size, dropout)
        encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(embedding_size, num_heads, hidden_size, dropout)
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers)
        self.fc = nn.Linear(embedding_size, vocab_size)

    def forward(self, src):
        embedded = self.embedding(src) * math.sqrt(self.embedding_size)
        embedded = self.positional_encoding(embedded)
        output = self.transformer_encoder(embedded)
        output = self.fc(output)
        return output

在这个示例中，使用了PyTorch提供的nn.Module来定义了一个名为TransformerModel的类，并实现了一个transformer模型。这个模型包含了一个嵌入层，一个位置编码层，一个transformer编码层和一个全连接层。在前向传播时，输入的src被嵌入到一个embedding中，并经过位置编码后被传递给transformer编码器。最后，输出经过全连接层得到最终的预测结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，并且需要根据您的具体情况进行修改和调整。