在PyTorch中，Transformer模型主要由以下幾個(gè)部分組成：
Encoder：包括多個(gè)Encoder層，每個(gè)Encoder層由多頭自注意力機(jī)制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。Encoder的作用是將輸入的序列進(jìn)行特征提取和編碼。
Decoder：和Encoder類似，Decoder也包括多個(gè)Decoder層，每個(gè)Decoder層由多頭自注意力機(jī)制、編碼-解碼注意力機(jī)制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。Decoder的作用是根據(jù)Encoder的輸出和目標(biāo)序列生成預(yù)測(cè)。
Embedding：Transformer模型使用Embedding層將輸入序列中的詞或符號(hào)轉(zhuǎn)換為向量表示。
Positional Encoding：為了保留輸入序列的位置信息，Transformer模型使用位置編碼來表示詞的位置。
Transformer模型還包括一些其他組件，如Layer Normalization、Masking等，用于提高模型的性能和穩(wěn)定性。
在PyTorch中，可以使用torch.nn.Transformer類來構(gòu)建Transformer模型，同時(shí)也可以使用torch.nn.TransformerEncoder和torch.nn.TransformerDecoder來構(gòu)建Encoder和Decoder部分。通過這些類，可以方便地構(gòu)建和訓(xùn)練Transformer模型。
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