1.Transformer结构

 //这里为什么有两个output？？什么意思？已经完全看不懂了。。

Transformer使用栈式自注意力机制，编码器和解码器的逐点完全连接层。

https://www.jianshu.com/p/e7d8caa13b21，这篇有讲到，Encoder的输出可以变换为注意力矩阵K和V，然后在解码的时候当然也要输入之前的输出？

但是比如说下面是用来翻译的，previous outputs那个I是从哪里来的？我就可能对机器翻译这个整个的过程都不懂啊！

下面的过程就是说，decoder的时候这个I am ... 什么的怎么就出来了？？？从哪里来的？

怎么产生预测的下一个单词的output呢？

反正我还是看不太懂它的整个过程。我还是慢慢来看懂吧。

2.位置编码positional encodings

https://www.zhihu.com/question/347678607/answer/835053468，为什么引入位置编码？

但是上面的什么attention 映射我还不懂，需要之后学到再回来理解一下。

在bert中需要输入的三个参数为，input id，padding，segment，第一个就是序列token，第二个1表示有单词，0表示是pad补齐的， segment表示是a句还是b句。

其实这上面三个是没有看到位置编码出现在哪里的，应该是在forward的时候处理的，需要看源码实现。 

https://zhuanlan.zhihu.com/p/48508221 

 //上图是不是有问题？怎么每层的encoder都会输入到decoder呢？不是只有最后一层吗？

可以看到，嵌入向量和位置编码连接concat形成了最终的有 时间信号的嵌入。公式是这样的：

其中i是单词维度，dmodel是位置编码的维度，pos是单词的位置。那我就很迷惑了，针对一个单词它获取到的不就是一个标量值吗？何来位置向量呢？

 https://blog.csdn.net/Flying_sfeng/article/details/100996524

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57732839

经过上面的这两个我终于看明白了，首先源码：

class PositionalEncoding(nn.Module):
    "Implement the PE function."

    def __init__(self, d_model, dropout, max_len=5000):
        super(PositionalEncoding, self).__init__()
        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)

        # Compute the positional encodings once in log space.
        pe = torch.zeros(max_len, d_model)
        position = torch.arange(0, max_len).unsqueeze(1)#它是对应每一个word的
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2) *
                             -(math.log(10000.0) / d_model))#即pos/下面的项
        pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)#对于每一个word偶位置的词向量的位置编码
        pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)#奇位置的
        pe = pe.unsqueeze(0)
        self.register_buffer('pe', pe)

    def forward(self, x):
        x = x + Variable(self.pe[:, :x.size(1)],
                         requires_grad=False)
        return self.dropout(x)

 div_term通过这个计算： 

那么在公式中，pos指的是word的位置，i是一个emb_dim/2的长度的向量，在这里emb_dim与d_model维度要求是一样的，因为之后要进行相加操作。

举例，假如pos=3，d_model=128，那么当前word的位置编码向量为： 

这样的话词向量能够结合位置信息了。sin和cos函数值域是[-1,1]，从下面这张图可以看到位置编码向量的大约表示。

而且根据公式：，，K+P位置的单词的位置信息可以表示为K和P位置的线性组合，就从而能够比较方便地获取到单词之间的相对位置关系。

3.位置编码和三角函数有何关系？

 https://www.zhihu.com/question/347678607，这个问题正是我要提问的。

我目前的一个想法是除以了10000的幂次之后，使得能够表示的总句子长度增加，根据三角函数曲线的特性，在(0,2pi)范围内值域是不重复的，这个就可以用来很好地表示位置信息。

//这个回答我没有仔细看，但是稍微看了一下跟我想的类似。

4.具体的计算过程

为什么能够并行运算呢？

https://zhuanlan.zhihu.com/p/44731789，这个讲的十分详细，让我对self-att的结构有了深入理解：

1.多头注意力是将原本词向量大小的QKV切分为等大小的？

我的理解是，它和词向量很有关系，切分了部分，就只是词向量局部和词向量局部去比较？这里不太明白。

 https://www.zhihu.com/question/350369171

“

”

计算难度下降，从不同的子空间当中都获取到信息。

2.layer normalization层归一化

专门写一篇进行学习

3. shifted right右移一位 如何实现的？

4.encoder/decoder钟qkv到底是如何输出？

谁输入谁？谁和谁一样？

encoder的时候三者来源都是相同的。 

5.residual connection

6.为什么要有qkv呢？

//只有q和v不行吗？为啥还要多个key呢？

7.为何要将词向量放大？

https://www.zhihu.com/question/356184149

因为位置编码中式正弦曲线，之后加和，词向量又Xavier初始化的，它的范围比较小，扩大后能够增大词向量的权重和影响。

//其实这个不是特别重要吧？还是理解模型更重要！

5.源码阅读

6.中翻译为英例子

https://zhuanlan.zhihu.com/p/62397974，这个讲的真的不错！

 //一开始词向量随机初始化，是因为原来的单词是没有联系上下文的，所以差别不大，之后就在学习中学习到了上下文的语义表示。

encoder中的qkv来源是一样的，那么输出的z到底是什么呢？它的shape和输入的是一样的，难道这个z就表示每个词和其他词的相关度吗？但是它还是512维的，难道说前64维表示和其他的？又64维表示和另几个单词的？我无法理解，图转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/44731789。

1.z最终表示的是什么意思？

如何从z的内容上理解它的含义？

在解码过程中：

可以看到它也有self-att的过程，qk是来自编码的输出，qk应该就直接是encoder的输出，是一样的，然后经过不同的全连接层。

v是英文的，然后softmax输出长度为英文词表长度？

//我不太明白的是，源和目标语言长度不一定相同，那这个是如何控制的呢？应该就是下一次单词预测为了一些结束符号吧！