Transformer网络结构代码

Transformer是一种基于注意力机制的神经网络结构，最初用于自然语言处理任务，如机器翻译和语言模型。它由Google在2017年提出，并在很多自然语言处理任务中取得了非常好的效果。

Transformer网络结构代码实现比较复杂，因为它包括多个组件，如多头注意力机制、残差连接和位置编码等。如果您想学习如何实现Transformer网络结构代码，建议您先学习深度学习的基础知识和Python编程基础，然后再阅读相关的论文和代码实现。以下是一些参考资料：

- Transformer论文：https://arxiv.org/abs/1706.03762
- Transformer代码实现（PyTorch）：https://github.com/jadore801120/attention-is-all-you-need-pytorch

如果您有具体的问题或者想更深入地了解Transformer网络结构，请告诉我，我会尽力回答您的问题。另外，以下是一些相关问题，供您参考：