把以上代码每一行都进行中文注释

# 导入必要的Python库
import torch
import torch.nn.functional as F

# 定义一个类ChitChatGPT，继承自torch.nn.Module类
class ChitChatGPT(torch.nn.Module):

# 初始化函数，定义模型的结构和参数
def __init__(self, num_embeddings, embedding_dim, num_blocks, num_heads, seq_length):
super(ChitChatGPT, self).__init__()

# 定义词嵌入层，用于将词语转换为向量
self.embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim)

# 定义多层Transformer Encoder，用于处理输入的序列数据
self.encoder = torch.nn.TransformerEncoder(
torch.nn.TransformerEncoderLayer(embedding_dim, num_heads), num_blocks)

# 定义一个线性层，用于将Transformer Encoder输出的向量转化为模型预测的概率分布
self.fc = torch.nn.Linear(embedding_dim, num_embeddings)

# 定义模型的参数
self.num_embeddings = num_embeddings
self.embedding_dim = embedding_dim
self.num_blocks = num_blocks
self.num_heads = num_heads
self.seq_length = seq_length

# 前向传播函数，定义输入数据的处理流程
def forward(self, x):

# 将输入数据转化为(序列长度seq_length, batch_size)的形状
x = x.transpose(0, 1)

# 将输入数据送入词嵌入层，并将输出的向量乘以sqrt(embedding_dim)进行归一化
x = self.embedding(x) * self.embedding_dim ** 0.5

# 将归一化后的向量送入Transformer Encoder中进行处理，并输出处理后的向量
x = self.encoder(x)

# 将Transformer Encoder输出的向量送入线性层中进行处理，并将处理结果进行softmax激活函数操作
x = self.fc(x)
x = F.softmax(x, dim=-1)

# 将输出结果转化为(batch_size, num_embeddings)的形状，并返回结果
return x.transpose(0, 1)