pytorch写一个transformer

的代码，可以实现自然语言处理任务。以下是一个简单的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, num_layers, num_heads, dropout):
        super(Transformer, self).__init__()

        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.pos_encoding = PositionalEncoding(embedding_dim, dropout)
        self.encoder_layers = nn.ModuleList([EncoderLayer(embedding_dim, hidden_dim, num_heads, dropout) for _ in range(num_layers)])
        self.decoder_layers = nn.ModuleList([DecoderLayer(embedding_dim, hidden_dim, num_heads, dropout) for _ in range(num_layers)])
        self.fc = nn.Linear(embedding_dim, vocab_size)

    def forward(self, src, trg, src_mask, trg_mask):
        src_emb = self.embedding(src)
        src_emb = self.pos_encoding(src_emb)
        trg_emb = self.embedding(trg)
        trg_emb = self.pos_encoding(trg_emb)

        for layer in self.encoder_layers:
            src_emb = layer(src_emb, src_mask)

        for layer in self.decoder_layers:
            trg_emb = layer(trg_emb, src_emb, trg_mask, src_mask)

        output = self.fc(trg_emb)
        return output

这是一个基本的 Transformer 模型，包括编码器和解码器。它可以用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成等。