transformer也可以用在pytorch吗

当然可以，Transformer模型最初是由Facebook的PyTorch团队开发并提出的，所以它非常适合用于PyTorch框架。Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，特别适用于处理序列数据，比如自然语言处理任务（如机器翻译、文本分类等）。

在PyTorch中，你可以使用`torch.nn.Transformer`模块或更高级的`transformers`库（由Hugging Face提供，包含预训练的Transformer模型，如BERT、GPT系列等）来构建和训练Transformer模型。以下是一个简单的例子：

import torch
from torch import nn

# 初始化一个Transformer模型
class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads, num_layers):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        self.transformer = nn.Transformer(d_model=d_model, nhead=num_heads, num_encoder_layers=num_layers)

    def forward(self, src):
        return self.transformer(src, src) # 输入和输出是相同的，因为这里我们只做编码

model = TransformerModel(d_model=512, num_heads=8, num_layers=6)

你还需要准备适当的输入和优化器来训练这个模型。PyTorch提供了丰富的API来搭建复杂的神经网络结构，包括Transformer。