基于pytorch的Transformer代码

Transformer是一种非常流行的用于自然语言处理任务的深度学习模型。在PyTorch中实现Transformer可以通过使用torch.nn.Transformer和torch.nn.TransformerEncoderDecoder两个模块来完成。

具体地，torch.nn.Transformer模块包含了Encoder和Decoder两个部分，它们都由多个Transformer层组成。每个Transformer层由一个多头自注意力机制和全连接前馈网络组成，其中多头自注意力机制用于对输入序列进行编码，全连接前馈网络用于对编码后的结果进行解码。同时，每个Transformer层中还会进行残差连接和层归一化操作。

另外，torch.nn.TransformerEncoderDecoder模块是一个编码器和解码器的组合。在这个模块中，编码器和解码器都是由多个Transformer层组成，不同之处在于编码器只包含多头自注意力机制，而解码器还包含一个多头注意力机制。

下面是一个简单的基于PyTorch实现的Transformer代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size, hidden_size, num_layers, num_heads, dropout):
        super(TransformerModel, self).__init__()

        self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(hidden_size, num_heads, hidden_size * 4, dropout)
        self.encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers)

        self.decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(hidden_size, num_heads, hidden_size * 4, dropout)
        self.decoder = nn.TransformerDecoder(self.decoder_layer, num_layers)

        self.embedding = nn.Embedding(input_size, hidden_size)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, src, trg):
        src = self.embedding(src)
        trg = self.embedding(trg)

        src = src.permute(1, 0, 2)
        trg = trg.permute(1, 0, 2)

        memory = self.encoder(src)
        output = self.decoder(trg, memory)

        output = output.permute(1, 0, 2)
        output = self.fc(output)

        return output