帮我写一个用于简单文本分类的transformer模型

当然，我可以为你提供一些有用的信息来帮助你实现这个transformer模型。首先，transformer模型是一种近年来非常流行的神经网络架构，广泛用于自然语言处理任务中。它最初是由谷歌提出来的，用于机器翻译，后来被许多人用于文本分类等任务。

如果你想要实现一个简单的文本分类模型，你可以考虑使用transformer部分的代码，然后添加一些全连接层来进行分类。一般来说，你需要将文本转换成标准的token序列，并使用一些特殊符号来表示句子的开始和结束。

在代码中，你需要定义一些超参数，比如batch size, learning rate, max sequence length等等。然后你需要编写训练循环，以及评估循环来训练和测试你的模型。最后，你需要保存训练好的模型用于推理。

下面是一个简单的transformer部分的代码片段，你可以参考一下：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable

class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embed_dim, num_heads, num_layers):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        self.embed_dim = embed_dim
        self.embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)
        self.num_heads = num_heads
        self.num_layers = num_layers
        self.transformer = nn.Transformer(d_model=embed_dim, nhead=num_heads, num_encoder_layers=num_layers, num_decoder_layers=num_layers)
    def forward(self, x):
        x = self.embeddings(x)
        x = x.permute(1, 0, 2)
        x = self.transformer(x)
        x = x.permute(1, 0, 2)
        return x

这个代码的作用是将输入矩阵x作为token序列，然后将它传入transformer编码器进行编码。你需要在这个基础上加上一些全连接层来进行分类。如果你有更多的问题或需要更多的帮助，请让我知道。