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。