self.src_mask = None self.pos_encoder = PositionalEncodingTwo(feature_size) self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=feature_size, nhead=8, dropout=dropout) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=num_layers) self.decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=feature_size, nhead=8, dropout=dropout) self.transformer_decoder = nn.TransformerDecoder(self.decoder_layer, num_layers=num_layers) self.decoder = nn.Linear(feature_size,1) self.init_weights()

这些代码是Transformer类的构造函数中的一部分，它们定义了Transformer模型的各个组件及其参数。

- `self.src_mask = None`：这是一个源端的掩码，初始值为None。在attention计算中，当某个位置的掩码为1时，表示该位置的信息不应该被考虑，因此可以在构造函数中初始化为None。

- `self.pos_encoder = PositionalEncodingTwo(feature_size)`：这是一个位置编码器，用于将输入序列中的每个位置映射到一个固定的向量表示。这里使用的是PositionalEncodingTwo类，它将位置编码的向量加到输入嵌入中，以便模型可以更好地处理序列数据。

- `self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=feature_size, nhead=8, dropout=dropout)`：这是一个Transformer编码器层，它由多头注意力和前馈神经网络组成。这里使用的是nn.TransformerEncoderLayer类，它的d_model参数表示输入和输出的特征维度，nhead表示多头注意力的头数，dropout表示Dropout概率。

- `self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=num_layers)`：这是一个Transformer编码器，它由多个编码器层堆叠而成。这里使用的是nn.TransformerEncoder类，它的第一个参数是编码器层，第二个参数是编码器层数。

- `self.decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=feature_size, nhead=8, dropout=dropout)`：这是一个Transformer解码器层，它也由多头注意力和前馈神经网络组成。这里使用的是nn.TransformerDecoderLayer类，它的参数与编码器层相同。

- `self.transformer_decoder = nn.TransformerDecoder(self.decoder_layer, num_layers=num_layers)`：这是一个Transformer解码器，它也由多个解码器层堆叠而成。这里使用的是nn.TransformerDecoder类，它的第一个参数是解码器层，第二个参数是解码器层数。

- `self.decoder = nn.Linear(feature_size,1)`：这是一个线性层，用于将Transformer解码器的输出映射到一个标量值。这里将特征维度(feature_size)的向量映射到一个标量，以便进行回归任务。

- `self.init_weights()`：这是一个初始化权重的函数，用于初始化模型的参数。