参考：
https://www.bilibili.com/video/BV1UL411g7aX/?spm_id_from=333.880.my_history.page.click&vd_source=de203b26ba8599fca1d56a5ac83a051c
一、什么是Transformer
Transformer和RNN,CNN不一样，整个网络结构完全由Attention机制以及前馈神经网络组成。
上述的图的Transformer可以说是一个使用“self attention”的Seq2seq模型（原论文）。
二、详细解析Transformer
（1）Encoder部分
Input:数据输入
Input Embedding:将输入的词构成词向量。
如：我(-1.2188,1.1676,-1.0574,-0.1188)
很(-0.9078,0.3452,-0.5713,-0.2351)
好(1.0076,-0.7529,-0.225,-0.4327)
(4维只是为了便于理解，实际上维度很高)
Positional Encoding:
Positional Encoding是维度和输入相同的向量，它的作用是用很小的数值去区分每一个词行向量。（在传统RNN模型中，一句话的词向量是一个一个词理解的，而在Transformer模型中，一句话的所有词是一起输入进去的）。具体来说这里是用的余弦和正弦函数去区分偶数位和奇数位的词。在Input Embedding与Positional Encoding相加后，输出相同维数的向量。
Multi-Head Attention：
这是一种注意力机制，Multi-Head指有多个self-attention head。这里一共有两个，所以需要将输入词向量拆成两份，具体来说：
我(-1.2188,1.1676,-1.0574,-0.1188)
很(-0.9078,0.3452,-0.5713,-0.2351)
好(1.0076,-0.7529,-0.225,-0.4327)
可以拆(-1.2188,1.1676,),(-0.9078,0.3452),(1.0076,-0.7529)
和(-1.0574,-0.1188),(-0.5713,-0.2351),(-0.225,-0.4327)
即将数据从一个层面切断。
在拆分后，将数据复制三份，分别作为"value",“key”,"query"三种数据同时传入。
“value”,“key”,"query"三种数据传入后，第一步是分别进入一个线性层后，再通过一个Scaled Dot-Product Attention模块。这里这个模块的具体构造是：
“value”,“key”,"query"的大小分别是3x2,3x2,3x2。（按照我很好这个例子）。MatMul首先将query和key矩阵进行矩阵乘法得到3x3的矩阵，经过Scale模块，它的效果是所有矩阵元素/根号下dmodel。dmodel是词向量的长度，这个例子下是4。再经过softMax后与value进行矩阵乘法。得到一个3x2矩阵。
将两个head计算的矩阵重新Concat成一个3X4的矩阵，再经过一个线性层，输出。
Add&Norm模块首先将Attention后的向量和初始未经Attention的向量做加法，然后经过一个layer norm模块，最后输出的还是一个4x3的数据（即矩阵大小不变，在这个模块里也有可以训练的参数）。
接下来的模块Feed Forward是一个前馈网络，是许多线性层和激活层组合在一起的，前馈后再进行一个Add&Norm模块。
所以最后输出的数据是一个4x3的矩阵。
（2）Decoder部分
首先我们要知道在这个模型中，一个样本是一组数据构成的比如这个例子的样子是{我很好，I am fine}。按理说在output时，是从起始Token出发一个词一个词输入，但是我们也可以把它设定成一个矩阵，一起输入。具体可以参考https://blog.csdn.net/anshiquanshu/article/details/112384896这篇文章中decoder的描述。
输入起始Token----->预测第一个单词（与第一个单词做交叉熵损失）----->Token和第一个单词一起----->预测第二个单词（与第二个单词做交叉熵损失）----->……
这里和Encoder的第一部分类似，只是这里是Masked Attention。这里的mask是sequence mask它只在Decoder中才用到，它是为了使得decoder看不到后续的数据，因为解码只能依赖于t和t之前的的输出，不能依赖t后的。
输出，所以我们要把后面的信息隐藏起来，具体的做法就是如下图。
这里将decoder中的数据作为query，再将encoder中的输出拿来做value和key。经过Multi-Head Attention后，经过Add&Norm后经过前馈网络，最后经过一个线性层和softmax层输出预测结果。
