transformer源代码怎么使用

### 如何使用Transformer模型源代码

#### 使用PyTorch Transformer模型的示例教程

为了理解如何使用PyTorch中的Transformer模型，可以从官方提供的`pymodel.py`文件入手[^1]。此文件定义了一个基于Transformer架构的神经网络模型。

import torch.nn as nn
import torch


class TransformerModel(nn.Module):

    def __init__(self, ntoken, d_model, nhead, nhid, nlayers, dropout=0.5):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        from torch.nn import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer
        
        self.model_type = 'Transformer'
        encoder_layers = TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, nhid, dropout)
        self.transformer_encoder = TransformerEncoder(encoder_layers, nlayers)
        
        self.encoder = nn.Embedding(ntoken, d_model)
        self.d_model = d_model
        self.decoder = nn.Linear(d_model, ntoken)

        self.init_weights()

    def init_weights(self):
        initrange = 0.1
        self.encoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)
        self.decoder.bias.data.zero_()
        self.decoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)

    def forward(self, src, src_mask):
        src = self.encoder(src) * math.sqrt(self.d_model)
        output = self.transformer_encoder(src, src_mask)
        output = self.decoder(output)
        return output

上述代码展示了构建一个简单的Transformer模型的过程，其中包含了编码器层(`nn.TransformerEncoder`)以及嵌入层和线性变换层用于处理输入数据并生成最终输出。

对于实际的应用场景来说，还需要创建训练循环来加载数据集、设置优化器，并执行前向传播与反向传播过程：

def train(model: nn.Module, data_loader, criterion, optimizer, scheduler=None):
    model.train()  
    total_loss = 0.
    
    for batch, (data, targets) in enumerate(data_loader):
        ...
        # 前向传递计算损失函数值
        loss = criterion(output.view(-1, ntokens), targets)
        # 反向传播更新参数权重
        optimizer