transformer debugger

Transformer Debugger是一种用于调试Transformer模型的工具。Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，广泛应用于自然语言处理任务中，如机器翻译、文本生成等。在Transformer模型中，由于其复杂的结构和参数众多，调试变得非常重要。

Transformer Debugger可以帮助开发者更好地理解和调试Transformer模型。它提供了以下功能：
1. 可视化注意力权重：Transformer模型中的自注意力机制是其核心组成部分之一。Transformer Debugger可以将注意力权重可视化，帮助开发者观察模型在不同位置的注意力分布情况，从而更好地理解模型的决策过程。
2. 中间层输出可视化：Transformer模型通常包含多个编码器和解码器层，每个层都有多个子层。Transformer Debugger可以将中间层的输出可视化，帮助开发者观察模型在不同层之间的信息传递和转换过程。
3. 梯度可视化：梯度是训练神经网络时非常重要的信息之一。Transformer Debugger可以将梯度可视化，帮助开发者观察梯度在不同层之间的传播情况，从而更好地理解模型的训练过程。

总之，Transformer Debugger是一个强大的工具，可以帮助开发者更好地理解和调试Transformer模型，从而提高模型的性能和效果。