transformer原文用什么跑的

Transformer原文是使用TensorFlow框架进行训练和推理的。TensorFlow是一个开源的深度学习框架，可以在各种硬件上运行，包括CPU、GPU和TPU等。在Transformer模型中，TensorFlow提供了高效的张量操作和自动微分功能，使得模型的训练和推理都能够高效地进行。同时，由于Transformer模型的并行计算需求较高，TensorFlow也提供了分布式训练和推理的支持，可以在多个设备或多个机器上进行加速。

相关问题

Transformer 原文

Transformer 是一种基于注意力机制的序列到序列模型，由 Vaswani 等人于 2017 年提出。它在自然语言处理任务中取得了很大的成功，尤其是在机器翻译领域。

传统的序列模型中，如循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），存在着信息传递受限、并行计算困难等问题。而 Transformer 采用了自注意力机制（self-attention）来解决这些问题。

自注意力机制允许模型在计算输出时，同时考虑输入序列中的所有位置。它通过计算每个位置与其他位置之间的关联度来为每个位置分配权重，从而实现对输入序列的全局关注。这使得 Transformer 能够在每个位置进行并行计算，极大地提升了计算效率。

Transformer 模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。编码器负责将输入序列转化为一系列高维特征表示，解码器则根据这些特征表示生成目标序列。编码器和解码器都由多层堆叠的注意力机制和前馈神经网络组成。

除了机器翻译，Transformer 还在其他自然语言处理任务中取得了令人瞩目的成果，如文本生成、摘要生成、问答系统等。它的出现引领了自然语言处理领域的发展，并成为了当前最先进的模型之一。

transformer原文

抱歉，我无法提供Transformer的原文。但是，根据引用\[1\]中提到的李沐的论文逐段精读视频、引用\[2\]中提到的《动手学深度学习》的相关章节以及引用\[3\]中提到的BeBraveBeCurious同学的Transformer阅读笔记，你可以通过观看这些视频、阅读这些书籍和笔记来深入了解Transformer的原文内容。这些资源将为你提供关于Transformer的详细信息和理解。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Transformer论文解读](https://blog.csdn.net/weixin_41352742/article/details/121926805)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【Transformer开山之作】Attention is all you need原文解读](https://blog.csdn.net/weixin_43427721/article/details/123871234)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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