优化长代码序列的Transformer模型，提升长代码场景性能

随着深度学习和自然语言处理的发展，Transformer模型已经在各种任务中取得了显著的成功。然而，当应用于长代码序列时，传统的Transformer模型面临着一些挑战，例如序列长度较长、计算资源消耗较大、模型表现下降等问题。为了解决这些问题，本文将介绍一些针对长代码序列的Transformer模型优化方法，以提升其在长代码场景下的性能。

1. 分块策略：
   由于长代码序列的长度较大，直接将整个序列输入Transformer模型可能会导致显存不足、计算资源消耗过大等问题。因此，一种常见的优化方法是采用分块策略。具体而言，可以将长代码序列划分为多个较短的子序列，然后分别将这些子序列输入Transformer模型进行处理。这种分块策略能够减小计算资源的消耗，并且还可以提高模型的训练效率和推理速度。

以下是一个示例代码，演示了如何使用分块策略对长代码序列进行处理：

import torch
import torch.nn as nn

class CodeTransformer(nn