transformer源码跑通

Transformer是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型，最初由Google的Dilip Arora等人在2017年提出的Transformer模型彻底改变了自然语言处理领域，特别是在机器翻译任务上取得了突破。

想要跑通Transformer的源码，通常你需要遵循以下步骤：

1. **选择开源库**：像Hugging Face的Transformers库、Apache MXNet的Gluon NLP，或者PyTorch和TensorFlow都有Transformer模块可供参考，你可以选择一个熟悉或者官方推荐的库开始。

2. **安装依赖**：安装对应的深度学习框架，比如pip install torch torchvision transformers（对于PyTorch），或者pip install tensorflow-transformers（对于TensorFlow）。

3. **理解基本结构**：研究Transformer的基本架构，包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder）、自注意力层、前馈神经网络（Feedforward Networks）等组件。

4. **加载预训练模型或创建新模型**：利用提供的API加载预训练的Transformer模型，如BERT、GPT-3等，或者根据需要创建一个新的Transformer模型。

5. **数据准备**：将文本数据转换成模型所需的输入格式，例如Token Embeddings 和 Masking。

6. **训练或微调**：如果你有自己的数据集，可以进行监督学习训练；如果没有，可以做下游任务的微调，如情感分析、问答系统等。

7. **运行模型**：将输入数据传入模型，获取预测结果。