在自然语言处理（NLP）中，Transformer 模型是一个非常重要的里程碑，它通过自注意力（self-attention）机制极大地提高了处理序列数据的能力。在 Transformer 模型中，词嵌入（Word Embedding）是输入层的关键部分，负责将离散的单词转换成连续的向量表示，以便模型能够理解和处理。然而，您提到的“Postin Embedding”可能是一个笔误，通常我们讨论的是“Position Embedding”（位置嵌入），它用于给模型提供单词在句子中的位置信息，因为 Transformer 模型本身是位置无关的。
以下是一个基于 PyTorch 的简单 Transformer 模型实现，包括词嵌入和位置嵌入的详细代码示例。这个示例将展示如何构建 Transformer 的一个基本层（包括多头自注意力机制和前馈网络），并加入位置嵌入。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
...（略）...
以上代码实现了一个简单的 Transformer 编码器，包括词嵌入、位置嵌入、多头自注意力机制和前馈网络。在 TransformerEncoderLayer 类中，我们定义了一个编码器层，它包含了自注意力机制、层归一化、前馈网络以及相应的dropout层。TransformerEncoder 类则将这些层堆叠起来，并添加了词嵌入和位置嵌入。
请注意，在实际应用中，你可能需要添加一些额外的功能，比如掩码（mask）来处理填充的零或进行序列到序列的任务（例如翻译），以及添加解码器部分以构建完整的 Transformer 模型。此外，上述代码没有处理变长输入序列的掩码，这在实际应用中是很重要的，因为它可以防止模型关注到填充的零。
