transformer实现nlp代码

Transformer是一种用于自然语言处理（NLP）任务的深度学习模型，它在2017年被提出，并在机器翻译任务中取得了很大的成功。下面是一个简单的Transformer实现NLP代码的示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义Transformer模型
class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, num_layers, num_heads):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(input_dim, hidden_dim)
        self.encoder = nn.TransformerEncoder(nn.TransformerEncoderLayer(hidden_dim, num_heads), num_layers)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
    
    def forward(self, x):
        embedded = self.embedding(x)
        encoded = self.encoder(embedded)
        output = self.fc(encoded)
        return output

# 定义训练数据和标签
train_data = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
train_labels = torch.tensor([0, 1, 0])

# 定义模型参数
input_dim = 10
hidden_dim = 32
output_dim = 2
num_layers = 2
num_heads = 4

# 创建模型和优化器
model = Transformer(input_dim, hidden_dim, output_dim, num_layers, num_heads)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(train_data)
    loss = nn.CrossEntropyLoss()(output, train_labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 使用模型进行预测
test_data = torch.tensor([[1, 2, 3]])
predictions = model(test_data)

这是一个简单的Transformer模型的代码示例，其中包括定义模型、训练模型和使用模型进行预测的过程。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。如果你有任何进一步的问题，请随时提问。