pytorch搭建transformer的代码是全写在一起的吗

PyTorch 中搭建 Transformer 的代码通常不会全部写在一个大文件里，而是采用模块化的方式组织，以提高代码的可读性和维护性。Transformer 模型的核心部分包括自注意力层 (Self-Attention) 和位置编码器 (Positional Encoding)，它们会被封装成独立的类。

例如，你可能会有一个 `MultiHeadAttention` 类处理自注意力机制，还有一个 `TransformerEncoderLayer` 或 `TransformerDecoderLayer` 类来组合注意力层、前馈神经网络 (FFN) 等组件。主模型如 `TransformerModel` 或 `TransformerForSequenceClassification` 则会集成这些组件，并负责序列输入的处理。

下面是简化的示例结构：

class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, ...):
        super().__init__()
        ...

    def forward(self, ...):
        ...

class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, ...):
        super().__init__()
        ...

    def forward(self, ...):
        ...

class TransformerEncoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self, ...):
        super().__init__()
        self.self_attn = MultiHeadAttention(...)
        self.fc1 = nn.Linear(...)
        self.fc2 = nn.Linear(...)

    def forward(self, ...):
        ...

class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, ...):
        super().__init__()
        self.encoder_layers = TransformerEncoderLayer(...)
        ...

    def forward(self, ...):
        ...

# 示例用途
model = TransformerModel(...)
input_ids = torch.tensor(...)  # 输入序列
output = model(input_ids)

实际项目中，你会看到更多的细节和错误处理。