自定义 numpy 输入 torch.transformer

要将自定义的numpy数组输入到torch的transformer模型中，你需要将其转换为torch张量（tensor）。可以使用`torch.from_numpy()`函数来将numpy数组转换为torch张量。下面是一个示例代码：

import numpy as np
import torch

# 假设你有一个自定义的numpy数组
custom_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 将numpy数组转换为torch张量
input_tensor = torch.from_numpy(custom_array)

# 现在你可以将input_tensor输入到transformer模型中进行处理

在这个示例中，`custom_array`是你的自定义numpy数组。通过`torch.from_numpy()`函数，你可以将其转换为`input_tensor`，然后将`input_tensor`作为输入传递给transformer模型进行处理。

注意，如果你的numpy数组是float类型，请确保在转换为torch张量时使用相应的数据类型（如`torch.FloatTensor`）。