用Pytorch帮我写基于transformer的二分类模型代码

好的，以下是一个基于transformer的二分类模型的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class TransformerClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, d_model, nhead, num_layers, dim_feedforward, dropout):
        super(TransformerClassifier, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(
            nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout),
            num_layers
        )
        self.fc = nn.Linear(d_model, 2)

    def forward(self, x):
        embedded = self.embedding(x)
        encoded = self.transformer_encoder(embedded)
        pooled = F.avg_pool1d(encoded.transpose(1,2), encoded.size()[1]).squeeze(2)
        logits = self.fc(pooled)
        return logits

这个模型类使用了`nn.Embedding`来进行词嵌入，`nn.TransformerEncoder`来进行transformer编码，最后使用一个全连接层来输出二分类结果。在forward函数中，我们首先将输入的x进行词嵌入，然后输入到transformer_encoder中，最后通过平均池化计算出一个固定长度的向量。这个向量作为全连接层的输入，最终输出二分类结果。

其中，`vocab_size`表示词表大小，`d_model`表示词嵌入维度和transformer编码器中每个位置的向量维度，`nhead`表示多头注意力中的头数，`num_layers`表示transformer编码器中的层数，`dim_feedforward`表示transformer编码器中全连接层的隐藏层维度，`dropout`表示dropout概率。