tansformer

Transformer是一种用于处理序列数据的深度学习模型。它在自然语言处理任务中表现出色，特别是在机器翻译任务中。Transformer由编码器和解码器两部分组成，每个部分都由多个相同的层组成。

在Transformer中，Word Embedding起到了将输入的离散的词汇转换为连续的向量表示的作用。可以使用word2vec或者pytorch中的nn.Embedding实现Word Embedding。在使用nn.Embedding时，将Pre-trained的Embeddings固化，并设为Trainable，这样在训练过程中可以对Embeddings进行改进。

Positional Embedding是为了处理序列中单词的位置信息而引入的。它通过在Word Embedding向量中加上一个位置编码向量来表示单词的位置信息。

调用Transformer模型时，需要提供输入参数，如source_vocab和target_vocab表示源语言和目标语言的词汇表大小，N表示编码器和解码器层的数量。

在Transformer模型中，还会使用注意力机制（attention）来帮助模型关注序列中的不同部分。注意力机制允许模型根据输入的不同部分分配不同的权重。在调用注意力机制时，需要提供查询（query）、键（key）和值（value）以及一个掩码（mask）。

最后，Transformer模型还包括一个生成器（Generator），它将编码器的输出转换为最终的预测结果。

请注意，以上是对Transformer模型中一些关键概念和调用的简要介绍，具体实现和细节可能因具体任务而有所不同。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>