pytorch修改transformer其中一层

要修改Transformer中的某一层，你需要导入PyTorch中的`nn.ModuleList`类和`TransformerEncoderLayer`类，并按如下方式进行操作：

1. 定义一个新的Transformer编码器层，可以继承`TransformerEncoderLayer`类并重写其中的方法。
2. 创建一个`nn.ModuleList`对象，并将所有的Transformer编码器层添加到其中。
3. 将需要修改的层替换为新的编码器层。

下面是一个示例代码，其中我们将第二层的编码器层替换为新的编码器层：

import torch.nn as nn
from torch.nn.modules.transformer import TransformerEncoderLayer

# 定义新的编码器层
class MyEncoderLayer(TransformerEncoderLayer):
    def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward=2048, dropout=0.1, activation="relu"):
        super(MyEncoderLayer, self).__init__(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout, activation)
        # 在这里可以对编码器层进行修改

# 定义Transformer模型
class MyTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, num_layers, d_model, nhead, dim_feedforward=2048, dropout=0.1, activation="relu"):
        super(MyTransformer, self).__init__()
        self.layers = nn.ModuleList([TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout, activation) for _ in range(num_layers)])
        
    def forward(self, src, mask=None, src_key_padding_mask=None):
        for i, layer in enumerate(self.layers):
            if i == 1:
                layer = MyEncoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout, activation) # 替换第二层编码器层
            src = layer(src, src_mask=mask, src_key_padding_mask=src_key_padding_mask)
        return src

注意，在这个示例中，我们对第二层进行了修改。如果你需要修改其他层，只需要相应地更改`if i == 1:`中的数字即可。