在PyTorch中实现一个Transformer模型可以分为几个步骤：定义模型结构，创建数据加载器，定义训练和评估过程。下面是一个简单的Transformer模型实现的示例，适用于自然语言处理任务。
代码说明
数据集类 (CustomDataset):
创建一个自定义数据集类，用于加载源语言和目标语言数据。
Transformer模型 (TransformerModel):
定义一个包含嵌入层、Transformer模块和输出层的模型。包括用于生成掩码的辅助函数。
训练过程 (train_model):
定义了训练模型的过程，包括损失计算和优化。
评估过程 (evaluate_model):
目前是一个简单的占位符，实际使用中应根据具体任务实现评估指标。
使用示例 (main函数):
包括数据准备、模型初始化、训练和评估过程的调用。
在实际使用中，您可能需要调整数据集和模型参数，以适应具体任务和数据。
