pytorch调用transformer的方法是什么

在PyTorch中，可以使用torch.nn.Transformer类来调用Transformer模型。以下是一个使用Transformer模型的示例代码：

import torch import torch.nn as nn  # 定义Transformer模型 class TransformerModel(nn.Module):     def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_layers, num_heads):         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         )              def forward(self, src, tgt):         output = self.transformer(src, tgt)         return output  # 创建Transformer模型实例 input_dim = 512 hidden_dim = 2048 num_layers = 6 num_heads = 8 model = TransformerModel(input_dim, hidden_dim, num_layers, num_heads)  # 准备输入数据 batch_size = 16 src_seq_len = 10 tgt_seq_len = 5 src = torch.randn(batch_size, src_seq_len, input_dim) tgt = torch.randn(batch_size, tgt_seq_len, input_dim)  # 前向传播 output = model(src, tgt) 

在这个示例中，我们首先定义了一个继承自nn.Module的自定义Transformer模型类TransformerModel。在__init__方法中，我们使用nn.Transformer类来创建一个Transformer模型，并指定输入维度、隐藏层维度、编码器和解码器的层数，以及注意力头数。在forward方法中，我们将输入数据传入Transformer模型进行前向传播，并返回输出。

然后，我们创建了一个Transformer模型实例，并准备了输入数据。最后，我们通过调用模型的forward方法来进行前向传播，并得到输出结果。