transformer加入lstm

Transformer加入LSTM的架构模型是一种结合了Transformer和LSTM的混合模型。在这种模型中，每个Transformer block之前都有一个LSTM层用于处理输入序列的时序信息。

下面是一个示例代码，展示了如何在Transformer模型中加入LSTM层：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer

class TransformerWithLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_layers, num_heads):
        super(TransformerWithLSTM, self).__init__()
        
        self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True)
        
        self.transformer_layer = TransformerEncoderLayer(hidden_dim, num_heads)
        self.transformer = TransformerEncoder(self.transformer_layer, num_layers)
        
    def forward(self, x):
        lstm_output, _ = self.lstm(x)
        transformer_output = self.transformer(lstm_output)
        
        return transformer_output

在这个示例中，我们首先定义了一个LSTM层，然后定义了一个TransformerEncoderLayer和TransformerEncoder，用于构建Transformer模型。在forward方法中，我们首先通过LSTM层处理输入序列，然后将LSTM的输出作为Transformer的输入，最后返回Transformer的输出。

这种Transformer加入LSTM的架构模型可以在处理时序信息的同时，利用Transformer的自注意力机制来捕捉输入序列中的全局依赖关系。