from model_languagetransformer import Lm lm_hparamslm_args = lm_hparamslm_argsnum_heads = 8lm_argsnum_blocks = 6lm_argsinput_vocab_size = lentrain_datapny_vocablm_argslabel_vocab_size = lentrain_datah

这段代码实现了一个语言模型的训练过程，使用了transformer模型。具体步骤如下：

1. 设置语言模型的参数，包括num_heads、num_blocks、input_vocab_size、label_vocab_size、max_length、hidden_units、dropout_rate、lr等。

2. 创建一个Lm类的实例lm，该类继承了transformer模型，用于搭建语言模型。

3. 设置训练的epochs数为10，并创建一个Saver实例用于保存模型。

4. 创建一个会话sess，并初始化全局变量。

5. 检查是否存在已经训练好的模型，如果有，则加载模型的参数。否则，从头开始训练。

6. 创建一个FileWriter实例用于记录tensorboard日志。

7. 进行训练，每个epoch都会迭代batch_num个batch。每次迭代，从train_data中获取一个batch的数据，传入lm的输入和标签，计算损失并反向传播更新参数。

8. 每10个batch记录一次tensorboard日志。

9. 训练结束后，保存训练好的模型参数。关闭tensorboard记录