from torch.nn import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer,你好，torch.nn类中的TransformerEncoder和TransformerEncoderLayer代码分别是什么

在PyTorch的`torch.nn`模块中，`TransformerEncoder`和`TransformerEncoderLayer`是构建Transformer模型的核心组件。Transformer是一种用于序列到序列（sequence-to-sequence）学习的模型，特别适用于自然语言处理任务，如机器翻译和文本生成。

`TransformerEncoder`类是一个包含了多个`TransformerEncoderLayer`的层次结构，用于编码输入的序列。每个`TransformerEncoderLayer`负责执行一个完整的Transformer编码器块，包含自注意力层和前馈神经网络（Feedforward Network），通常还会包括残差连接和层归一化。

以下是这两个类的简要代码：

import torch
import torch.nn as nn

# TransformerEncoderLayer 类定义
class TransformerEncoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward=2048, dropout=0.1):
        super(TransformerEncoderLayer, self).__init__()
        self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead, dropout=dropout)
        self.linear1 = nn.Linear(d_model, dim_feedforward)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        self.linear2 = nn.Linear(dim_feedforward, d_model)

    def forward(self, src, src_mask=None, src_key_padding_mask=None):
        # 自注意力机制
        attn_output, _ = self.self_attn(src, src, src, key_padding_mask=src_key_padding_mask, need_weights=False)
        attn_output = self.dropout(attn_output)
        # 前馈神经网络
        feedforward_output = self.linear2(self.dropout(self.linear1(attn_output)))
        return src + feedforward_output

# TransformerEncoder 类定义
class TransformerEncoder(nn.Module):
    def __init__(self, num_layers, d_model, nhead, dim_feedforward=2048, dropout=0.1):
        super(TransformerEncoder, self).__init__()
        self.layers = nn.ModuleList([TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout) for _ in range(num_layers)])
        self.norm = nn.LayerNorm(d_model)

    def forward(self, src, src_mask=None, src_key_padding_mask=None):
        for layer in self.layers:
            src = layer(src, src_mask, src_key_padding_mask)
        return self.norm(src)

在这里，`d_model`是模型的隐藏层大小，`nhead`是注意力头的数量，`dim_feedforward`是前馈网络的隐藏维度，`dropout`用于防止过拟合。

使用`TransformerEncoder`时，你需要提供输入序列`src`、可能的源序列遮挡矩阵`src_mask`和可选的源键掩码`src_key_padding_mask`。它会对序列进行多次编码，每次通过一个`TransformerEncoderLayer`。