Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它在自然语言处理领域取得了显著的成果。本教程将详细介绍 Transformer 的原理和实现方法。

1. Transformer 简介

Transformer 模型由 Google 的 KEG 实验室在 2017 年提出，是自然语言处理领域的一种革命性模型。它基于自注意力机制，可以有效地捕捉序列中的长距离依赖关系。

2. Transformer 结构

Transformer 模型主要由编码器和解码器组成。编码器将输入序列转换为一系列向量，解码器则根据这些向量生成输出序列。

2.1 编码器

编码器由多个相同的层堆叠而成，每层包含两个子层：多头自注意力机制和前馈神经网络。

2.2 解码器

解码器同样由多个相同的层堆叠而成，每层包含三个子层：自注意力机制、交叉注意力机制和前馈神经网络。

3. Transformer 实现

以下是一个简单的 Transformer 实现，基于 PyTorch 框架。

import torch
import torch.nn as nn

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, d_model, nhead, num_layers):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
        self.encoder_layers = nn.ModuleList([
            nn.TransformerEncoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead)
            for _ in range(num_layers)
        ])
        self.decoder_layers = nn.ModuleList([
            nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead)
            for _ in range(num_layers)
        ])
        self.decoder = nn.TransformerDecoder(
            nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead),
            num_layers=num_layers,
            src_key_padding_mask=True,
            tgt_key_padding_mask=True
        )

    def forward(self, src, tgt):
        src = self.embedding(src)
        tgt = self.embedding(tgt)
        memory = self.decoder(tgt, src)
        return memory

4. 扩展阅读

5. 图片展示

Transformer 模型的结构示意图：

Transformer Structure