transformer怎么运行

Transformer是一个sequence to sequence的模型，它的输入是一个序列，输出的长度由机器自动决定。Transformer的运行机制中用到了Self-attention（自注意力机制）。具体来说，Transformer的运行可以分为以下几个步骤：
1.输入嵌入：将输入序列中的每个词向量化。
2.位置编码：为了让模型能够理解输入序列中每个词的位置信息，需要对每个词的位置进行编码。
3.多头自注意力机制：通过多头自注意力机制，模型能够在不同的表示子空间中学习到不同的信息。
4.前向传播：通过前向传播，模型能够将自注意力机制得到的信息进行加权和，得到一个新的表示。
5.编码器堆叠：将多个编码器堆叠在一起，以便模型能够学习到更加复杂的信息。
6.解码器堆叠：将多个解码器堆叠在一起，以便模型能够生成更加准确的输出。
7.输出层：通过输出层，模型能够将解码器得到的信息转化为最终的输出。

需要注意的是，Transformer的运行需要一定的计算资源，因此在实际应用中需要考虑计算资源的限制。