首先介绍 Transformer 的整体结构，下图是 Transformer 用于中英文翻译的整体结构：
可以看到 Transformer 由 Encoder 和 Decoder 两个部分组成，Encoder 和 Decoder 都包含 6 个 block。Transformer 的工作流程大体如下：
第一步：获取输入句子的每一个单词的表示向量 X，X由单词的 Embedding（Embedding就是从原始数据提取出来的Feature） 和单词位置的 Embedding 相加得到。
第二步：将得到的单词表示向量矩阵 (如上图所示，每一行是一个单词的表示 x) 传入 Encoder 中，经过 6 个 Encoder block 后可以得到句子所有单词的编码信息矩阵 C，每一个 Encoder block 输出的矩阵维度与输入完全一致。
第三步：将 Encoder 输出的编码信息矩阵 C传递到 Decoder 中，Decoder 依次会根据当前翻译过的单词 1~ i 翻译下一个单词 i+1，如下图所示。在使用的过程中，翻译到单词 i+1 的时候需要通过 Mask (掩盖) 操作遮盖住 i+1 之后的单词。
Transofrmer Decoder 预测
上图 Decoder 接收了 Encoder 的编码矩阵 C，然后首先输入一个翻译开始符 "<Begin>"，预测第一个单词 "I"；然后输入翻译开始符 "<Begin>" 和单词 "I"，预测单词 "have"，以此类推。
Self-Attention 的输出
得到矩阵 Q, K, V之后就可以计算出 Self-Attention 的输出了，计算的公式如下：
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