能否提供Transformer和LSTM结合的示例代码以及解释其工作原理？

Transformer和LSTM都是深度学习模型中的经典结构，通常用于处理序列数据。Transformer更擅长处理长距离依赖，而LSTM则适用于捕捉上下文信息。将两者结合可以利用它们的优点，比如在语言建模或者自然语言理解任务上。

下面是一个简单的示例，使用PyTorch库中的`nn.TransformerEncoder`和`nn.LSTM`模块结合：

import torch
from torch import nn

class CombinedModel(nn.Module):
    def __init__(self, embed_dim, n_heads, hidden_size, num_layers):
        super().__init__()
        
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(nn.TransformerEncoderLayer(embed_dim, n_heads), num_layers)
        self.lstm = nn.LSTM(embed_dim, hidden_size, batch_first=True)

    def forward(self, input_sequence):
        embedded = self.embedding(input_sequence)  # [batch_size, seq_len, embed_dim]
        transformer_output = self.transformer_encoder(embedded)  # Transformer处理后的序列
        lstm_input = transformer_output.permute(1, 0, 2)  # [seq_len, batch_size, embed_dim] -> [batch_size, seq_len, embed_dim]
        packed_seq = nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(lstm_input, input_sequence.size(1))  # 包装成PackedSequence，处理变长输入
        output, (hidden, cell) = self.lstm(packed_seq)  # LSTM的前向传播
        unpacked_output, _ = nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(output)  # 取出原始形状的序列
        return unpacked_output, hidden, cell  # 返回最后一个时间步的隐藏状态

工作原理简述：
1. 输入序列首先通过嵌入层转换为连续的向量表示。
2. 这些向量进入Transformer Encoder，利用自注意力机制捕获全局依赖。
3. 接受Transformer编码后的序列作为输入，LSTM会处理每个位置的上下文信息并保留长期记忆。
4. 最终，LSTM的隐藏状态可用于后续的分类、生成或其他任务。