代码中用到的方法可以详细讲解吗

当然可以，以下是一些常用的方法的详细解释：

1. `torch.nn.Module`

`Module` 是 PyTorch 中的一个基类，所有的神经网络模型都应该继承自它。它提供了一些方便的方法，例如 `train()` 和 `eval()` 可以用来切换模型的训练模式和评估模式，`parameters()` 可以返回模型中所有需要优化的参数，`load_state_dict()` 可以加载预训练模型的参数等。

2. `torch.nn.Embedding`

`Embedding` 是 PyTorch 中的一个类，用来将离散的输入序列转换为连续的词向量。Embedding 层的权重矩阵包含了每个词的词向量表示，可以通过模型的训练来学习到最优的词向量表示。

3. `torch.nn.MultiheadAttention`

`MultiheadAttention` 是 PyTorch 中的一个类，用来实现多头注意力机制。在 Transformer 模型中，多头注意力机制被广泛应用于编码器和解码器中，用来提取输入序列中的关键信息。

4. `torch.nn.TransformerEncoder`

`TransformerEncoder` 是 PyTorch 中的一个类，用来实现 Transformer 编码器。编码器将输入序列转换为一系列特征向量，这些特征向量包含了输入序列中的关键信息，并将其传递给解码器进行下一步的处理。

5. `torch.nn.Linear`

`Linear` 是 PyTorch 中的一个类，用来实现全连接层。全连接层是神经网络中最基本的层之一，它包含了一个权重矩阵和一个偏置向量，可以将输入向量映射到输出向量。

6. `torch.nn.CrossEntropyLoss`

`CrossEntropyLoss` 是 PyTorch 中的一个类，用来计算分类问题的交叉熵损失。在分类问题中，模型的输出是一个概率分布，交叉熵损失可以用来衡量模型输出的概率分布与真实标签的差异。

这些是常用的一些 PyTorch 方法，当然还有很多其他的方法和类可以用来构建深度学习模型。