解读这段代码def __init__(self): super(Transformer, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(n_vocab, n_embd) self.pos_emb = nn.Parameter(torch.zeros(1, block_size, n_embd)) self.blocks = nn.ModuleList([Block(n_embd, n_heads) for _ in range(n_layers)]) self.norm = nn.LayerNorm(n_embd) self.fc = nn.Linear(n_embd, n_vocab)

这段代码是一个Transformer模型的初始化函数。首先，调用父类的初始化函数`super(Transformer, self).__init__()`来初始化Transformer类的父类。然后，定义了几个成员变量：

- `self.embedding`是一个词嵌入层，用于将输入的词索引转换为对应的词向量。
- `self.pos_emb`是位置嵌入层，用于表示输入序列中每个位置的信息。
- `self.blocks`是一个由多个`Block`模块组成的列表，每个`Block`模块都是Transformer模型中的一个编码器块。
- `self.norm`是一个层归一化层，用于对编码器块的输出进行归一化。
- `self.fc`是一个线性层，将编码器块的输出投影到词汇表大小的维度，用于生成最终的预测结果。

这段代码是Transformer模型的一部分，用于初始化模型的各个组件。