mutil-transformer代码

你可以使用PyTorch来实现Transformer。首先，你需要导入必要的库和模块，比如`torch`和`torch.nn`。然后，你可以定义一个`Transformer`类，继承自`torch.nn.Module`。在这个类中，你可以定义Transformer的各个组件，比如嵌入层、编码器、解码器等。你可以使用`torch.nn.Embedding`来定义字嵌入层，并使用`torch.nn.TransformerEncoder`和`torch.nn.TransformerDecoder`来定义编码器和解码器。

为了实现并行输入计算和捕捉语言中的顺序关系，你需要对输入的字进行嵌入，并将其与位置嵌入相加。你可以使用`torch.nn.Embedding`来定义位置嵌入层，并使用`torch.nn.Transformer`来实现字嵌入和位置嵌入的相加。

下面是一个示例代码，展示了如何使用PyTorch实现Transformer:

import torch
import torch.nn as nn

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, num_heads, num_layers):
        super(Transformer, self).__init__()
        
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.position_embedding = nn.Embedding(max_length, embedding_dim)
        
        self.encoder = nn.TransformerEncoder(nn.TransformerEncoderLayer(embedding_dim, num_heads), num_layers)
        self.decoder = nn.TransformerDecoder(nn.TransformerDecoderLayer(embedding_dim, num_heads), num_layers)
        
    def forward(self, src, tgt):
        src_embedded = self.embedding(src) + self.position_embedding(src)
        tgt_embedded = self.embedding(tgt) + self.position_embedding(tgt)
        
        encoded = self.encoder(src_embedded)
        decoded = self.decoder(tgt_embedded, encoded)
        
        return decoded