transformer模代码

Transformer是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型，主要用于处理序列数据，尤其是在自然语言处理（NLP）领域，如机器翻译、文本分类和文本生成等任务上非常有效。它最初由Google在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。

核心思想是每个输入位置都与其他所有位置进行直接交互，而不仅仅是其相邻位置，这通过计算query、key和value向量之间的相似度并加权求和来实现。Transformer包含几个关键组件：

1. **编码器（Encoder）**：接收输入序列，通过多层自注意力和前馈神经网络（Feedforward Network）交替堆叠，逐步提取上下文信息。

2. **解码器（Decoder）**：如果用于生成任务，它会逐个预测下一个词，同时参考编码器产生的隐藏状态。同样有自注意力层和前馈网络，但还添加了掩码（masking）来避免看到未来的输入。

3. **多头注意力（Multi-head Attention）**：将注意力分成多个独立的“头”（heads），可以捕捉不同尺度的信息。

4. **残差连接（Residual Connections）**：允许模型容易地学习到深层结构。

在实际的代码实现中，比如在PyTorch或TensorFlow中，会涉及到张量操作、自定义层类以及训练循环。你通常需要导入相关的库（例如`torch.nn`或`tensorflow.keras.layers`），定义Transformer模块，并在训练步骤中调用该模块进行前向传播。