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transformer的基本结构:

• encoder-decoder的基本流程为：

1）对于输入，首先进行embedding操作，即将输入映射为向量的形式，包含两部分操作，第一部分是input embedding：例如，在NLP领域，称为token embedding，即将输入序列中的token（如单词或字符）映射为连续的向量表示；在CV领域，可以是将每个像素或者每个patch块映射为向量形式，例如，patch embedding层
2）另一个embedding操作为positional encoding：即位置编码，即一组与输入经过embedding操作后的向量相同维度的向量(例如都为[N, HW, C])，用于提供位置信息。位置编码与input embedding相加得到transformer 编码器的输入。
3）transformer encoder：是由多个编码模块组成的编码器层，每个编码模块由多头自注意力机制+残差add+层归一化LayerNorm+前馈网络FFN+残差add+层归一化LayerNorm组成

多头自注意力机制：核心部分，例如，在CV领域，经过embedding层后的输入为[N, HW, C]，N为Batch num，HW为像素个数，每个像素映射为一个维度为C的向量；然后通过QKV的自注意力机制和划分为多头的方式，得到输出为[N, HW, C]：

要除以​的原因：查询（Query）与键（Key）之间的点积，然后将这个点积除以一个缩放因子，最后应用softmax函数来获得注意力权重。如果不进行缩放，当键的维度dk很大时，点积的结果可能会非常大，这会导致softmax函数的梯度非常小，从而引起梯度消失问题。通过除以根号dk，提高训练的稳定性。

add+LayerNorm：经过多头自注意力机制后再与输入相加，并经过层归一化LayerNorm，即在最后一个维度C上做归一化，详见https://blog.csdn.net/m0_48086806/article/details/132153059
前馈网络FFN：是由两个全连接层+ReLu激活函数组成

4）transformer decoder：是由多个解码模块组成的解码器层，每个解码模块由Masked多头自注意力机制+残差add&层归一化LayerNorm+多头cross attention机制+add&LayerNorm+前馈网络FFN+add&LayerNorm。
5）此外需要注意的是，第一个解码模块的输入为output(可以初始化为0或者随机初始化)经过embedding操作后的结果，之后各个解码模块的输入就变为前一个解码模块的输出了；第二个cross attention机制的QKV输入分别为：KV键值对都是等于编码器最终的输出；Query为Masked多头自注意力的输出

Masked多头自注意力机制：一个通俗解释为：一个词序列中，每个词只能被它前面的词所影响，所以这个词后面的所有位置都需要被忽略，所以在计算Attention的时候，该词向量和它后面的词向量的相关性为0。因此为Mask

6）最后通过Linear层+Softmax得到最终的输出