transformer的输入和输出

Transformer的输入是一组由词向量表示的序列，这些词向量表示了输入文本中的单词或子词。每个词向量包含了关于这个词的语义信息。在Encoder中，输入序列被送入多个层的自注意力机制和前馈神经网络进行编码。Encoder的输出是一个经过编码的表示，其中每个位置都包含了关于整个输入序列的信息。

在Decoder中，通过利用Encoder的输出和之前生成的部分目标序列，逐步生成输出序列。Decoder也由多个层的自注意力机制和前馈神经网络组成。在每个时间步，Decoder都会生成一个新的目标序列元素，并使用这个元素来预测下一个位置的元素。Decoder的输出是一个包含生成的目标序列的表示。

总结一下，Transformer的输入是一组词向量表示的序列，其中每个位置都包含了关于整个输入序列的信息。输出是一个包含生成的目标序列的表示。通过Encoder-Decoder结构，Transformer能够在机器翻译等任务中实现高效的序列到序列学习。