transformer计算复杂度

Transformer模型的计算复杂度可以由以下几个方面来考虑：

1. 自注意力机制（self-attention）：Transformer模型中的自注意力机制是计算复杂度的主要来源。对于一个输入序列长度为N的Transformer层，自注意力机制的计算复杂度为O(N^2)。这是因为每个输入位置都需要与其他所有位置进行计算。因此，整个自注意力机制的计算复杂度为O(N^2)。

2. 前馈神经网络（feed-forward neural network）：Transformer模型中的前馈神经网络是每个位置独立应用的，因此其计算复杂度为O(N)。

3. 编码器和解码器层的堆叠：在一个标准的Transformer模型中，通常会堆叠多个编码器和解码器层。假设有L个编码器和解码器层，则整个模型的计算复杂度可以表示为O(L*N^2)。

需要注意的是，以上给出的计算复杂度是针对每个时间步进行计算的。在实际使用中，可以通过批处理（batching）来加速计算，从而减少总体的计算复杂度。

总结起来，Transformer模型的计算复杂度主要取决于输入序列的长度N和模型的层数L，而每个位置的操作都是相对较低的复杂度。这使得Transformer模型在处理长序列时具有较好的扩展性。