一维transformer分类代码

好的，我会尽力用中文来回答你的问题。

一维 Transformer 是一种序列模型，它可以用来进行序列分类任务。下面是一个示例代码，它使用了 PyTorch 来实现一维 Transformer：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class OneDimensionalTransformer(nn.Module):
  def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, num_layers, dropout):
    super().__init__()

    self.input_dim = input_dim
    self.hidden_dim = hidden_dim
    self.output_dim = output_dim
    self.num_layers = num_layers
    self.dropout = dropout

    self.embedding = nn.Embedding(input_dim, hidden_dim)
    self.transformer = nn.Transformer(hidden_dim, num_layers, dropout)
    self.linear = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
  
  def forward(self, input):
    # 将输入序列进行嵌入
    input = self.embedding(input)
    # 使用 Transformer 模型进行序列处理
    output = self.transformer(input)
    # 将序列经过线性层后进行分类
    output = self.linear(output)
    return output

在这段代码中，我们定义了一个名为 `OneDimensionalTransformer` 的模型类，它继承自 PyTorch 的 `nn.Module` 类。我们在构造函数中定义了输入维度、隐藏维度、输出维度、层数和 dropout 率这几个参数。

在模型中，我们使用了嵌入层、Transformer 模型和线性层。嵌入层将输入序列中的每个元素映射到一个隐藏维度空间中。Transformer 模型则对序列进行处理，