transformer 开源代码

您可以在以下资源中找到Transformer模型的开源代码：

1. Hugging Face Transformers：Hugging Face是一个提供自然语言处理（NLP）模型和工具的开源社区，他们提供了一个名为Transformers的库，其中包含了很多常见的Transformer模型的实现，如BERT、GPT等。您可以在其GitHub页面上找到代码和示例：https://github.com/huggingface/transformers

2. Google Research BERT：Google Research团队在2018年发布了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型，其代码也是开源的。您可以在其GitHub页面上找到BERT的TensorFlow版本代码：https://github.com/google-research/bert
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相关问题

pytorch transformer开源代码

PyTorch Transformer是一种基于Transformer架构的深度学习模型库，它在PyTorch框架下实现了Transformer模型及其变体，如BERT、GPT等，用于自然语言处理任务。这些模型最初由Google的Transformers库引入，并且得到了广泛的应用和发展。

开源代码通常可以在GitHub上找到，例如Hugging Face的 Transformers库就是一个很好的例子：https://github.com/huggingface/transformers。这个库提供了预训练模型的下载，以及方便的API来微调和部署模型。在该仓库中，你可以找到Transformer模块的源码，包括自注意力层（Self-Attention）、位置编码（Positional Encoding）、多头注意力（Multi-head Attention）等核心组件的实现。

如果你想直接查看PyTorch实现的Transformer代码，可以搜索`nn.TransformerEncoder`或`nn.TransformerDecoder`这些类。在实际项目中，你可能会看到这样的结构：

from torch.nn import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer

encoder_layer = TransformerEncoderLayer(d_model=512, nhead=8)
encoder = TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=6)

transformer解码代码

根据引用提供的信息，Transformer解码器的实现包括多头注意力机制、全连接层、Layernorm和残差连接。关于具体的Transformer解码代码，由于引用中未提供详细的代码示例，我无法给出具体的代码。但是，你可以参考Transformer的论文或者在互联网上搜索Transformer的开源代码，这些资源将提供关于Transformer解码器实现的详细信息和示例代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>