自然语言分类transformer代码

自然语言分类 Transformer 代码是一种用于自然语言分类任务的机器学习模型。Transformer 是一种注意力机制的神经网络架构，能够处理序列数据并进行分类。

下面是一个简单的 Transformer 代码示例，使用了 PyTorch 框架：

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

class TransformerClassifier(nn.Module):
  def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_layers, num_classes):
    super(TransformerClassifier, self).__init__()
    self.transformer = nn.Transformer(input_dim, hidden_dim, num_layers)
    self.linear = nn.Linear(hidden_dim, num_classes)
  
  def forward(self, x):
    x = self.transformer(x)
    x = self.linear(x[:, -1, :])
    return F.log_softmax(x, dim=-1)

在这个示例中，我们定义了一个名为 `TransformerClassifier` 的类，继承自 PyTorch 的 `nn.Module` 类。我们在构造函数中定义了一个 Transformer 模型和一个线性层，并在前向传播函数中使用这两个层来对输入进行分类。

这只是一个简单的 Transformer 代码示例，在实际应用中，还可以添加许多其他功能，如数据预处理、词嵌入层、正则化等。