Transformer代码怎么写？原理一听就懂，代码一写就废！分享我从理解原理到实际编写代码的转换秘籍

这个困惑非常典型，这正是从"理解者"到"创造者"的关键跃迁阶段。让我们用建造房子的比喻，结合具体代码实例，拆解这个转化过程：

示例代码(已加注释)：

import os
import platform
import time
import math
import warnings
import torch
import torch.distributed as dist
from torch import optim
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
from torch.utils.data import DataLoader, DistributedSampler
from contextlib import nullcontext
from model.model import Transformer
from model.LMConfig import LMConfig
from model.dataset import PretrainDataset

# 忽略警告信息
warnings.filterwarnings('ignore')

# 定义日志打印函数，仅在主进程（rank 0）打印日志信息
def Logger(content):
    if not ddp or dist.get_rank() == 0:
        print(content)

# 定义学习率调度函数，根据当前迭代次数计算学习率，采用余弦退火策略
def get_lr(it, all):
    warmup_iters = 0  # 预热迭代次数
    lr_decay_iters = all  # 学习率衰减的总迭代次数
    min_lr = learning_rate / 10  # 最小学习率

    # 如果当前迭代次数小于预热迭代次数，使用线性预热策略
    if it < warmup_iters:
        return learning_rate * it / warmup_iters
    # 如果当前迭代次数大于衰减迭代次数，返回最小学习率
    if it > lr_decay_iters:
        return min_lr
    # 计算衰减系数，使用余弦退火策略
    decay_ratio = (it - warmup_iters) / (lr_decay_iters - warmup_iters)
    assert 0 <= decay_ratio <= 1
    coeff = 0.5 * (1.0 + math.cos(math.pi * decay_ratio))
    return min_lr + coeff * (learning_rate - min_lr)

# 定义训练 epoch 的函数
def train_epoch(epoch, accumulation_steps=8):
    start_time = time.time()  # 记录开始时间
    for step, (X, Y) in enumerate(train_loader):  # 遍历数据加载器
        X = X.to(device)  # 将输入数据移动到设备上
        Y = Y.to(device)  # 将目标数据移动到设备上

        lr = get_lr(epoch * iter_per_epoch + step, epochs * iter_per_epoch)  # 计算当前学习率
        for param_group in optimizer.param_groups:
            param_group['lr'] = lr  # 设置优化器的学习率

        with ctx:  # 使用混合精度训练（如果设备是 GPU）
            out = model(X, Y)  # 前向传播，计算输出
            loss = out.last_loss / accumulation_steps  # 计算损失，并进行梯度累积

        scaler.scale(loss).backward()  # 反向传播，计算梯度

        # 每 accumulation_steps 步进行一次梯度更新
        if (step + 1) % accumulation_steps == 0:
            scaler.unscale_(optimizer)  # 反缩放梯度
            torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0)  # 梯度裁剪

            scaler.step(optimizer)  # 更新模型参数
            scaler.update()  # 更新缩放器

            optimizer.zero_grad(set_to_none=True)  # 清空梯度

        # 每 100 步打印一次训练信息
        if step % 100 == 0:
            spend_time = time.time() - start_time  # 计算已用时间
            Logger(
                'Epoch:[{}/{}]({}/{}) loss:{:.3f} lr:{:.7f} epoch_Time:{}min:'.format(
                    epoch,
                    epochs,
                    step,
                    iter_per_epoch,
                    loss.item() * accumulation_steps,
                    optimizer.param_groups[-1]['lr'],
                    spend_time / (step + 1) * iter_per_epoch // 60 - spend_time // 60))

        # 每 1000 步保存一次模型
        if (step + 1) % 1000 == 0 and (not ddp or dist.get_rank()<