Transformer实战：从零开始构建一个简单的Transformer模型
本文详细介绍了一种在自然语言处理（NLP）和序列到序列任务中表现出色的深度学习架构——Transformer模型。文章首先概述了Transformer的基本结构及其核心组件，包括自注意力机制、多头注意力、位置编码以及残差连接和层归一化等。随后，通过Python和PyTorch演示了如何构建一个简单的Transformer模型，包括位置编码和多头注意力的具体实现。通过学习本文，读者可以深入理解Transformer的工作原理并掌握其实现方法。
安装PyTorch详细步骤
安装PyTorch时，选择CPU或GPU版本。有Nvidia显卡需装CUDA和cuDNN，可从NVIDIA官网下载CUDA 11.8和对应版本cuDNN。无Nvidia显卡则安装CPU版。安装PyTorch通过conda或pip，GPU版指定`cu118`或`rocm5.4.2`镜像源。验证安装成功使用`torch._version_`和`torch.cuda.is_available()`。
