基于pytorch的框架，编写transformer网络的代码

可以回答这个问题。在 PyTorch 中，可以使用 torch.nn.Transformer 模块来构建 Transformer 网络。以下是一个简单的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_layers, num_heads, dropout):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        self.transformer = nn.Transformer(d_model=input_dim, nhead=num_heads, num_encoder_layers=num_layers, num_decoder_layers=num_layers, dim_feedforward=hidden_dim, dropout=dropout)
        self.fc = nn.Linear(input_dim, input_dim)

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

这个代码定义了一个名为 TransformerModel 的类，它包含一个 nn.Transformer 模块和一个全连接层。在 forward 方法中，我们首先将输入通过全连接层进行变换，然后将变换后的输入传入 nn.Transformer 模块中进行处理。最后，我们返回处理后的输出。