Transformer模型 原理：Transformer模型首次引入了自注意力机制，它可以在输入序列中的不同位置建立关联，使其在自然语言处理任务中表现出色。该模型由编码器和解码器组成，通过多层注意力机制实现信息传递和特征提取。 . 💡优点： 1⃣并行计算：Transformer模型支持高效的并行计算，适用于大规模数据和分布式训练 2⃣移学习：模型可以轻松用于不同的任务，通过微调预训练模型 3⃣自注意力：自注意力机制使其能够捕捉长距离依赖关系，适用于各种序列数据 ⚠缺点： 1⃣大规模数据和计算资源需求：需要大量训练数据和高性能硬件 2⃣对序列数据的局限性：在处理时间序列或音频数据时性能相对较差 📍适应场景：自然语言处理、机器翻译、文本生成等序列数据任务 . 完整的 Transformer 架构： 📚导入必要的库 🔗前馈网络 🧠多头注意力 📍位置编码和嵌入 🏗Transformer 层 📡参数设置和设备检育 📝数据生成函数 🧪数据加载器和训练准备 💪模型训练和测试