transformer模型训练过程，附伪代码

好的，关于Transformer模型的训练过程，我可以给您提供一份伪代码，如下：

# 定义模型
model = Transformer()

# 定义损失函数和优化器
criterion = CrossEntropyLoss()
optimizer = Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 迭代训练
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (inputs, targets) in enumerate(train_loader):
        
        # 梯度清零
        optimizer.zero_grad()
        
        # 前向传播
        outputs = model(inputs)
        
        # 计算损失
        loss = criterion(outputs, targets)
        
        # 反向传播
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        # 输出每个epoch的损失
        if (i+1) % 100 == 0:
            print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'
                  .format(epoch+1, num_epochs, i+1, total_step, loss.item()))

在这段伪代码中，我们首先定义了一个Transformer模型，然后定义了损失函数和优化器。接着，我们开始进行训练。在每个epoch中，我们从训练集中取出一个batch的数据进行训练。在每个batch中，我们首先将优化器中的梯度清零，然后将输入数据输入到模型中进行前向传播，计算损失，然后进行反向传播和参数更新。最后，我们输出每个epoch的损失。