Transformer .transform_fn

Transformer架构是深度学习中的一种重要模型，最初由Google在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出，主要用于处理序列数据，尤其是在自然语言处理（NLP）任务中，如机器翻译和文本生成。其中的`transform_fn`通常指的是Transformer中的一个核心组件——变换函数（Transformation Function），它负责执行编码器（Encoder）或解码器（Decoder）中的主要变换步骤。

在Transformer中，`transform_fn`主要包括以下几个关键部分：

1. 自注意力（Self-Attention）：这是Transformer最著名的部分，通过计算每个输入位置与所有其他位置之间的注意力权重，来捕捉全局上下文信息。

2. 多头注意力（Multi-Head Attention）：将自注意力分成多个独立但相关的子层，每个子层关注数据的不同方面，提高了模型的表达能力。

3. 前馈神经网络（Feed-Forward Networks, FFNs）：在自注意力之后，通常会接一个前馈网络，用于进一步处理和变换输入特征。

4. 正则化和归一化：包括Layer Normalization（LN）和残差连接（Residual Connections），帮助模型更好地训练和避免梯度消失或爆炸的问题。

`transform_fn`的具体实现取决于所使用的库，比如PyTorch或TensorFlow，它们可能会提供API来定义这些变换操作。在实际使用中，用户可能需要调用`transform_fn`函数，并传入输入数据和相关的超参数，比如学习率、激活函数等，以便执行整个变换过程。