pytoch库里没有nn.TransformerEncoderlayer怎么办

如果你使用的是较早版本的PyTorch，可能确实没有`nn.TransformerEncoderLayer`模块。你可以通过升级到较新的PyTorch版本来解决这个问题，或者手动实现`nn.TransformerEncoderLayer`模块。

以下是一个简单的实现示例：

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

class TransformerEncoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward=2048, dropout=0.1):
        super(TransformerEncoderLayer, self).__init__()
        self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead, dropout=dropout)
        self.linear1 = nn.Linear(d_model, dim_feedforward)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        self.linear2 = nn.Linear(dim_feedforward, d_model)
        self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model)
        self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model)
        self.dropout1 = nn.Dropout(dropout)
        self.dropout2 = nn.Dropout(dropout)

    def forward(self, src, src_mask=None, src_key_padding_mask=None):
        src2 = self.self_attn(src, src, src, attn_mask=src_mask,
                              key_padding_mask=src_key_padding_mask)[0]
        src = src + self.dropout1(src2)
        src = self.norm1(src)
        src2 = self.linear2(self.dropout(F.relu(self.linear1(src))))
        src = src + self.dropout2(src2)
        src = self.norm2(src)
        return src

这个实现与PyTorch中的`nn.TransformerEncoderLayer`模块的功能相同，但是要注意的是这个实现并不完整，只是一个简化版。如果需要更完整的实现，可以参考PyTorch源码中的实现。