MATLAB中有没有现成的库可以方便地实现Transformer？

是的，在MATLAB的Deep Learning Toolbox中确实有现成的库可以方便地实现Transformer模型。`deepLearningNetwork`函数允许你构建复杂的深度学习网络结构，包括Transformer模型。你可以直接创建一个`sequenceInputLayer`作为输入，然后通过`transformerLayer`添加Transformer部分，最后用`fullyConnectedLayer`或`classificationLayer`等进行输出映射。

例如，下面是一个简单的MATLAB代码示例：

% 导入所需库
import deepLearning.*
net = sequenceInputLayer(inputSize);
net = transformerLayer(numLayers, numHeads, dModel, dropoutRate, net);
net = fullyConnectedLayer(numClasses, 'OutputMode', 'class');
net = trainingOptions('adam', ... % 使用Adam优化器
    'MaxEpochs', epochs, ...
    'MiniBatchSize', miniBatchSize);

% 编译网络
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, net);

这里的参数需要根据你的实际任务调整，比如`inputSize`是输入序列长度，`numLayers`是Transformer的层数，`numHeads`是注意力头的数量，`dModel`是隐藏层维度，`dropoutRate`是丢弃率，`epochs`是训练轮数，`miniBatchSize`是批量大小。

如果你想要深入了解如何实现自定义的Transformer层，可以查阅官方文档或者找一些社区提供的教程。