Transformer 源码解读

Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。本文将带您一起解读 Transformer 的源码，并探讨其核心思想。

核心思想

• 自注意力机制：Transformer 使用自注意力机制来处理序列数据，使得模型能够捕捉到序列中不同位置的信息。
• 编码器-解码器结构：Transformer 采用编码器-解码器结构，编码器用于提取输入序列的特征，解码器用于生成输出序列。

源码解读

以下是对 Transformer 源码的简要解读：

• src/transformer.py：定义了 Transformer 模型，包括编码器和解码器。
• src/layer_norm.py：定义了层归一化层，用于加速模型训练。
• src/positional_encoding.py：定义了位置编码，用于将位置信息嵌入到序列中。

图片展示

Transformer 的结构图如下：

扩展阅读

想要深入了解 Transformer 的原理和实现，可以参考以下链接：

• Transformer 论文

**注意**：以上内容仅用于示例，具体链接和图片链接需要根据实际情况进行调整。