帮我用pytorch写一个transformer代码

好的，以下是一个基本的Transformer模型的代码示例，使用PyTorch框架实现：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, src_vocab_size, tgt_vocab_size, emb_size, hidden_size, num_layers, num_heads, dropout):
        super().__init__()

        self.embedding_src = nn.Embedding(src_vocab_size, emb_size)
        self.embedding_tgt = nn.Embedding(tgt_vocab_size, emb_size)
        self.pos_encoding = PositionalEncoding(emb_size, dropout)

        encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(emb_size, num_heads, hidden_size, dropout)
        self.encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers)

        decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(emb_size, num_heads, hidden_size, dropout)
        self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers)

        self.fc = nn.Linear(emb_size, tgt_vocab_size)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)

    def forward(self, src_input, tgt_input):
        src_emb = self.embedding_src(src_input)
        tgt_emb = self.embedding_tgt(tgt_input)
        src_emb = self.pos_encoding(src_emb)
        tgt_emb = self.pos_encoding(tgt_emb)

        encoder_output = self.encoder(src_emb)
        decoder_output = self.decoder(tgt_emb, encoder_output)

        output = self.fc(decoder_output)
        output = self.softmax(output)

        return output

class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, emb_size, dropout, max_len=5000):
        super().__init__()

        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)
        pe = torch.zeros(max_len, emb_size)
        position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, emb_size, 2).float() * (-math.log(10000.0) / emb_size))
        pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
        pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
        pe = pe.unsqueeze(0).transpose(0, 1)
        self.register_buffer('pe', pe)

    def forward(self, x):
        x = x + self.pe[:x.size(0), :]
        return self.dropout(x)

这里定义了一个Transformer类，该类的构造函数接受源语言词汇表大小、目标语言词汇表大小、词嵌入维度、隐藏层大小、编码器和解码器层数、注意力头数和dropout率等参数。该模型的前向传递函数接受源语言和目标语言的输入，返回对目标语言的预测输出。在这个示例中，使用了一个位置编码层来处理输入的位置信息，并使用了PyTorch中的`nn.TransformerEncoder`和`nn.TransformerDecoder`来实现编码器和解码器。最后，输出通过一个线性层和softmax层进行处理。

请注意，这只是一个基本示例，实际应用中需要根据具体任务进行修改和调整。