想深入了解Transformer的小伙伴看过来！✨Transformer作为自然语言处理领域的明星模型，其每一层的设计都至关重要。今天就来详细拆解Transformer的各个组成部分，让你面试时底气十足！💪

首先，Transformer的核心是编码器和解码器，它们由多层相同的子模块组成。每层子模块包括多头自注意力机制（Multi-Head Attention）和前馈神经网络（Feed Forward Network）。🔍👀这两部分通过残差连接（Residual Connection）和层归一化（Layer Normalization）紧密结合，确保信息高效流动。

此外，别忘了位置编码（Positional Encoding）的重要性！因为它赋予了Transformer处理顺序信息的能力。📝💻

最后，附上PyTorch代码实现👇，动手实践才是王道！🔥

```python

import torch

from torch import nn

class TransformerBlock(nn.Module):

def __init__(self, d_model, num_heads):

super().__init__()

self.attention = nn.MultiheadAttention(d_model, num_heads)

self.ffn = nn.Sequential(

nn.Linear(d_model, d_model4),

nn.ReLU(),

nn.Linear(d_model4, d_model)

)

self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model)

self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model)

def forward(self, x):

attn_output, _ = self.attention(x, x, x)

x = self.norm1(x + attn_output)

ffn_output = self.ffn(x)

x = self.norm2(x + ffn_output)

return x

```

快收藏起来，备战面试吧！💼🎉