变压器磁热耦合深度学习的代码

变压器磁热耦合深度学习是一种结合了电磁学和机器学习的技术，在电力系统、能源管理等领域有应用。由于这是一个相对专业的领域，具体的代码实现通常涉及到复杂的库如PyTorch或TensorFlow，以及专门处理物理信号和模型的库。

在Python中，一个简单的示例可能会包括以下几个步骤：

1. 导入必要的库：

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import TransformerEncoderLayer

2. 定义磁热耦合层：

class MagneticThermalCouplingBlock(nn.Module):
    def __init__(self, dim_model, n_heads, transformer_layer_params):
        super().__init__()
        self.transformer = TransformerEncoderLayer(dim_model, n_heads, **transformer_layer_params)
        self.magnetic_coupling_module = ...  # 自定义的电磁耦合模块
        self.thermal_coupling_module = ...  # 自定义的热能耦合模块

    def forward(self, x):
        transformed_x = self.transformer(x)
        magnetic_output = self.magnetic_coupling_module(transformed_x)
        thermal_output = self.thermal_coupling_module(magnetic_output)
        return torch.cat([transformed_x, magnetic_output, thermal_output], dim=-1)

3. 构建整个网络：

class TransformerMagneticThermalNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, num_layers, dim_model, n_heads, ...):
        super().__init__()
        self.layers = nn.ModuleList([
            MagneticThermalCouplingBlock(dim_model, n_heads, ...) for _ in range(num_layers)
        ])

    def forward(self, inputs):
        x = inputs
        for layer in self.layers:
            x = layer(x)
        return x

请注意，上述代码仅为简化的示例，实际的代码会更复杂，需要对电磁场方程的理解，并且可能涉及数值计算和物理量的转换。