pytorch搭建一个transform模型

好的，我可以回答这个问题。PyTorch提供了一个名为`torch.nn.Transformer`的模块，可以用它来搭建transformer模型。

以下是一个简单的例子代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义Transformer模型
class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size, hidden_size, num_layers):
        super(TransformerModel, self).__init__()

        self.embedding = nn.Embedding(input_size, hidden_size)
        self.transformer = nn.Transformer(d_model=hidden_size, 
                                           nhead=8, 
                                           num_encoder_layers=num_layers, 
                                           num_decoder_layers=num_layers, 
                                           dim_feedforward=2048)
        
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, src, trg):
        src = self.embedding(src)
        trg = self.embedding(trg)
        output = self.transformer(src, trg)
        output = self.fc(output)
        return output

这个模型包括一个embedding层，一个transformer层和一个全连接层。在forward函数中，将输入数据进行embedding，然后传入transformer模型中进行处理，最后通过全连接层获得输出数据。

您可以根据自己的需求来修改模型的输入输出大小、隐藏层大小和层数。