定义：
-
nn.Transformer: 这是一个完整的Transformer模型，包含了编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。这个类提供了将整个模型作为一个单一组件使用的接口。 -
nn.TransformerEncoder: 这是Transformer模型中编码器的部分。它由N个nn.TransformerEncoderLayer层堆叠而成。编码器负责处理输入序列。 -
nn.TransformerDecoder: 这是Transformer模型中解码器的部分。它由N个nn.TransformerDecoderLayer层堆叠而成。解码器负责根据编码器的输出和之前的解码器输出生成目标序列。 -
nn.TransformerEncoderLayer: 这是Transformer编码器的单个层，它由自注意力（self-attention）机制和前馈网络（feedforward network）组成。编码器的每个层都会对输入数据进行自注意力计算，并通过前馈网络进行进一步的处理。 -
nn.TransformerDecoderLayer: 这是Transformer解码器的单个层，它包含了自注意力、多头注意力（multi-head attention）机制和前馈网络。在这个层中，自注意力部分处理解码器的输入，多头注意力部分利用编码器的输出来增强解码器的预测能力。
区别、怎么使用
-
nn.Transformer: 这是一个完整的Transformer模型，包含了编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。这个类实现了论文 "Attention Is All You Need" 中描述的标准Transformer模型。当你需要一个完整的Transformer模型时（即包括编码器和解码器），就会使用这个类。它适用于诸如机器翻译等任务，这些任务需要同时考虑输入和输出序列。
-
nn.TransformerEncoder: 这个类仅表示Transformer的编码器部分。它是由多个
nn.TransformerEncoderLayer层堆叠而成。如果你的任务只需要Transformer的编码部分，比如一些文本分类或者特征提取任务，你就可以使用这个类。它比完整的Transformer模型更为简单和高效，因为它不涉及序列到序列的生成。 -
nn.TransformerEncoderLayer: 这是构成Transformer编码器的单个层。它实现了自注意力机制和前馈神经网络，是构建编码器的基本单元。如果你想要自定义Transformer编码器的内部结构，或者进行一些实验，可以使用这个类。通常情况下，你会创建多个
nn.TransformerEncoderLayer实例，并将它们堆叠起来，形成一个nn.TransformerEncoder。
使用场景举例:
- 如果你在做机器翻译，你可能需要用到
nn.Transformer，因为这种任务需要编码输入文本，然后根据这个编码生成翻译后的文本。 - 如果你在做文本分类（比如情感分析），你可能只需要
nn.TransformerEncoder，因为这种任务只需要理解输入文本，而不需要生成新的文本。 - 如果你想要对Transformer的编码器进行某些特殊的定制，或者进行深入的研究，你可能会选择使用
nn.TransformerEncoderLayer来构建自定义的编码器结构。
