transformer模型代码搭建

Transformer模型是一种用于自然语言处理任务的强大模型，它在机器翻译、文本生成等任务中取得了很好的效果。下面是一个简单的Transformer模型的代码搭建示例：

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

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_layers, num_heads, dropout):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(input_dim, hidden_dim)
        self.encoder = nn.TransformerEncoder(
            nn.TransformerEncoderLayer(hidden_dim, num_heads, hidden_dim, dropout),
            num_layers
        )
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, input_dim)

    def forward(self, x):
        embedded = self.embedding(x)
        encoded = self.encoder(embedded)
        output = self.fc(encoded)
        return F.log_softmax(output, dim=-1)

在这个示例中，我们定义了一个名为Transformer的类，它继承自nn.Module。在初始化方法中，我们定义了模型的各个组件：嵌入层（embedding）、编码器（encoder）和全连接层（fc）。嵌入层将输入的词索引转换为词向量表示，编码器使用多层的TransformerEncoderLayer进行编码操作，全连接层将编码后的结果映射到输出维度上。在forward方法中，我们将输入数据通过各个组件进行前向传播，并使用log_softmax函数对输出进行归一化处理。

这只是一个简单的Transformer模型的代码示例，实际应用中可能还需要进行更多的调整和优化。如果你有具体的问题或者需要更详细的代码解释，请告诉我。