如果你想深入学习Transformer模型，可以参考以下几本书籍：

1.《Attention Is All You Need》：这是Transformer模型的原始论文，深入介绍了这个模型的思想和实现细节。

2.《Illustrated Transformer》：这是一本非常适合初学者阅读的图文书，详细介绍了Transformer模型的每一个组成部分。

3.《Deep Learning for NLP with PyTorch》：这是一本以PyTorch为主的深度学习NLP入门书，也介绍了Transformer模型的原理和实现。

4.《Transformers from Scratch

如果你想深入学习Transformer模型，可以参考以下几本书籍：1.《Attention Is All You Need》：这是Transformer模型的原始论文，深入介绍了这个模型的思想和实现细节。2.《Illustrated Transformer》：这是一本非常适合初学者阅读的图文书，详细介绍了Transformer模型的每一个组成部分。3.《Deep Learning for N... 《 Transform er 模型 详解》是一份详尽且深入的 Transform er 模型 学习指南，为那些希望了解 Transform er 模型 核心原理、实现细节和扩展应用的学习者提供了宝贵的资源。此资源内容广泛，从 模型 的基本概念到实际应用，几乎涵盖了 Transform er 模型 的所有方面。 适用人群： 本资源适用于所有对 深度学习 ，特别是 Transform er 模型 感兴趣的学习者。无论您是初学者还是有一定经验的开发者，都可以从这份详解中获得新的知识和启示。 使用场景及目标： 此资源的目标是为学习者提供一个全面的 Transform er 模型 学习路径，帮助他们在 深度学习 的道路上更进一步。无论您是想要了解 Transform er 模型 的最新发展，还是希望在自己的项目中应用 Transform er ，本资源都将为您提供有价值的指导和参考。 其他说明： 此资源注重实践和应用，不仅提供了大量的理论解释，还包含了许多代码示例和实验，使学习者能够直接将所学应用于实际场景。此外，这份详解的“非权威”性质意味着它不会限制学习者的思考，而是鼓励他们探索和创新。 文章目录1. Transform er 的引入2. Self-Attention 1. Transform er 的引入 一般的sequence-to-sequence 模型 是用RNN（单方向或者双向）来做，RNN输入是一串sequence，输出是另外一串sequence。RNN常被用于input是一个序列的情况,但是有一个问题——不容易平行化（并行化计算）。 例如下图中左边的 模型 就是RNN结构的sequence-to-sequence 模型 ，(假设是单向RNN）想要求出b4就得先从a1输入开始一步一步往后求， 使用的预训练 模型 ："b er t-base-uncased"，为啥选这个 模型 嘞，因为它比较小，毕竟用 Transform er 太费算力了，自己租GPU压力还是很大的(Ｔ▽Ｔ) 1 import使用的packages import torch from transform er s import B er tTokeniz er Fast, B er