transformer代码 pytorch

Transformer代码的主要结构是由Encoder、Decoder和Projection三个部分组成的。在构造函数中，定义了这三个模块，并且指定了解码层的输出维度大小。在forward函数中，接受编码输入enc_inputs和解码输入dec_inputs，并通过Encoder对enc_inputs进行编码，然后将编码结果和解码输入传递给Decoder进行解码。最后，将解码结果通过Projection进行线性变换，得到最终的输出。

具体的代码实现如下所示：

import torch
import torch.nn as nn

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, tgt_vocab_size):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.encoder = Encoder()  # 编码层
        self.decoder = Decoder()  # 解码层
        self.projection = nn.Linear(d_model, tgt_vocab_size, bias=False)  # 输出层

    def forward(self, enc_inputs, dec_inputs):
        enc_outputs = self.encoder(enc_inputs)  # 编码
        dec_outputs = self.decoder(dec_inputs, enc_outputs)  # 解码
        outputs = self.projection(dec_outputs)  # 输出
        return outputs

其中，Encoder和Decoder是Transformer代码中的两个关键模块。Encoder负责将输入序列进行编码，而Decoder则负责根据编码结果进行解码。

请注意，以上代码只是一个伪代码示例，具体的实现可能会有一些变化，例如具体的编码和解码操作的实现方式可能会有所不同，这取决于具体的Transformer模型的设计和要解决的任务。

这段引用描述了Transformer中的编码器层和编码输入的处理方式。
这段引用描述了Transformer类的定义和forward函数的实现。
这段引用描述了代码中的一个转置操作，用于变换维度。
以上是对Transformer代码的简要说明，具体的实现细节可以参考完整的代码实现。