Transformer模型完全基于注意力机制，摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）结构。它主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，编码器将输入序列转换为连续表示，解码器则基于编码器的输出和之前生成的输出序列生成目标序列。在本文中，我们深入探讨了机器翻译技术的发展，特别是Transformer模型在中日语翻译中的应用和实现。

通过nn.Module类定义了类，该类构成了多层感知机的主体。该模型由两个线性层（nn.Linear）组成，分别命名为fc1和fc2，它们代表了从输入层到隐藏层再到输出层的映射。torch.manual_seed(seed) # 设置CPU中的随机种子以保证结果的可复现性torch.cuda.manual_seed_all(seed) # 如果使用GPU，也设置随机种子"""初始化多层感知机模型。