transformer代码应用python

以下是一个基本的 Python 代码示例，演示如何使用 Transformer 模型：

import torch
from torch import nn
from torch.nn import Transformer

# 定义 Transformer 模型
class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim, hidden_dim, num_layers, num_heads):
        super(TransformerModel, self).__init__()

        self.embedding = nn.Embedding(input_dim, hidden_dim)
        self.transformer = Transformer(
            d_model=hidden_dim,
            nhead=num_heads,
            num_encoder_layers=num_layers,
            num_decoder_layers=num_layers
        )
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, src, tgt):
        src = self.embedding(src)
        tgt = self.embedding(tgt)
        output = self.transformer(src, tgt)
        output = self.fc(output)
        return output

# 定义输入和输出的维度
input_dim = 1000
output_dim = 100
hidden_dim = 256
num_layers = 4
num_heads = 8

# 创建 Transformer 模型实例
model = TransformerModel(input_dim, output_dim, hidden_dim, num_layers, num_heads)

# 定义输入数据
src = torch.randint(input_dim, (10, 20))
tgt = torch.randint(input_dim, (10, 20))

# 使用模型进行前向传播
output = model(src, tgt)

# 打印输出结果
print(output.shape)

这是一个简单的示例，展示了如何使用 PyTorch 中的 `nn.Transformer` 类来构建和训练 Transformer 模型。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。注意，这只是一个基本的代码示例，实际应用中还需要进行数据预处理、模型训练和优化等步骤。