欢迎访问关于Transformer模型的源代码解析页面！以下是关键内容概览：

🧠 核心组件概述

Transformer由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，核心包括：

  • 自注意力机制（Self-Attention）：通过attention_mechanism图片展示多头注意力的计算流程
  • 位置编码（Positional Encoding）：为序列添加位置信息，代码中常用sin和cos函数实现
  • 前馈神经网络（FFN）：每个位置独立处理的全连接层结构

💻 代码示例亮点

以下为PyTorch实现的关键代码片段： 

class TransformerModel(nn.Module):  
    def __init__(self, d_model=512, nhead=8, num_layers=6):  
        super().__init__()  
        self.encoder = nn.TransformerEncoder(  
            nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead), num_layers)  
        # 代码结构示意图：transformer_source_code
transformer_source_code

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想深入了解Transformer的理论细节？可访问：

📌 注意事项

  1. 源代码需配合Transformer官方论文理解
  2. 实际应用中建议使用torchtext或datasets库处理数据
  3. 模型训练时注意调整batch_size和learning_rate参数

想查看注意力机制的可视化示意图？请参见：

attention_mechanism