python transformer多层矩阵

为了实现Transformer模型，需要使用多层矩阵运算。下面是一个使用Python实现的多层矩阵运算的例子：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义一个多层矩阵运算的类
class MultiLayerMatrix(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):
        super(MultiLayerMatrix, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.layers = nn.ModuleList()
        for i in range(num_layers):
            self.layers.append(nn.Linear(input_size, hidden_size))
            input_size = hidden_size

    def forward(self, x):
        for i in range(self.num_layers):
            x = self.layers[i](x)
        return x

# 定义一个输入向量
x = torch.randn(1, 10)

# 定义一个多层矩阵运算的实例
mlm = MultiLayerMatrix(10, 20, 3)

# 进行多层矩阵运算
output = mlm(x)

# 输出结果
print(output)

在上面的例子中，我们定义了一个名为MultiLayerMatrix的类，该类包含了多个线性层，每个线性层都是一个矩阵运算。在forward函数中，我们对输入向量进行多层矩阵运算，最终得到输出结果。在这个例子中，我们使用了3层线性层，每层的输入大小为10，输出大小为20。我们将一个大小为1x10的输入向量输入到这个多层矩阵运算中，最终得到一个大小为1x20的输出向量。