transformer复杂度

Transformer 是一种基于注意力机制的神经网络模型，它主要由编码器和解码器构成。其中编码器和解码器都包含多个相同结构的层，每个层都由多头自注意力机制和全连接前馈网络组成。

因此，Transformer 的复杂度主要取决于以下几个因素：

1. 输入序列和输出序列的长度，通常用 $n$ 表示。
2. 模型中的层数，通常用 $L$ 表示。
3. 每个注意力头的维度，通常用 $d$ 表示。
4. 全连接前馈网络中隐藏层的维度，通常用 $d_{ff}$ 表示。

由此可以计算出 Transformer 的时间复杂度和空间复杂度：

1. 时间复杂度：$O(Ln^2d)$，其中 $Ln^2$ 表示自注意力机制的计算复杂度，$Ld_{ff}$ 表示全连接前馈网络的计算复杂度。
2. 空间复杂度：$O(Ln^2 + Ln)$，其中 $Ln^2$ 表示编码器和解码器中自注意力机制的存储复杂度，$Ln$ 表示全连接前馈网络的存储复杂度。

需要注意的是，这里给出的时间复杂度和空间复杂度是对整个 Transformer 模型的估计，具体的复杂度可能会因为实现细节和优化策略的不同而有所不同。