深度学习实战24-人工智能(Pytorch)搭建transformer模型,真正跑通transformer模型，深刻了解transformer的架构_transformer模型部署

大家好，我是微学AI，今天给大家讲述一下人工智能(Pytorch)搭建transformer模型，手动搭建transformer模型，我们知道transformer模型是相对复杂的模型，它是一种利用自注意力机制进行序列建模的深度学习模型。相较于 RNN 和 CNN，transformer 模型更高效、更容易并行化，广泛应用于神经机器翻译、文本生成、问答等任务。

一、transformer模型

transformer模型是一种用于进行序列到序列(seq2seq)学习的深度神经网络模型，它最初被应用于机器翻译任务，但后来被广泛应用于其他自然语言处理任务，如文本摘要、语言生成等。

Transformer模型的创新之处在于，在不使用LSTM或GRU等循环神经网络(RNN)的情况下，实现了序列数据的建模，这使得它具有了与RNN相比的许多优点，如更好的并行性、更高的训练速度和更长的序列依赖性。

二、transformer模型的结构

Transformer模型的主要组成部分是自注意力机制(self-attention mechanism)和前馈神经网络(feedforward neural network)。在使用自注意力机制时，模型会根据输入序列中每个位置的信息，生成一个与序列长度相同的向量表示。这个向量表示很好地捕捉了输入序列中每个位置和其他位置之间的关系，从而为模型提供了一个更好的理解输入信息的方式。

在Transformer中，输入序列由多个编码器堆叠而成，在每个编码器中，自注意力机制和前馈神经网络形成了一个块，多个块组成了完整的编码器。为了保持序列的信息，Transformer还使用了一个注意力机制(attention mechanism)来将输入序列中每个位置的信息传递到输出序列中。