在人工智能的世界中，Transformer模型已经成为了自然语言处理领域的核心技术，推动了包括机器翻译、文本生成和语音识别等多个应用的突破。本资源提供了Transformer模型的详细代码实现，旨在通过透彻的解析和精心的注释，使学习者能够深刻理解其背后的原理和技术细节。
主要特性：
深度解析：代码中每一部分都有详尽的注释，解释了每个函数和类的作用及其在整个模型中的关系。
实战示例：附带一个完整的示例，展示如何用实现的Transformer模型进行具体的自然语言处理任务。
易于扩展：代码结构清晰，易于扩展新功能或进行定制化调整，非常适合进行科研试验和产品开发。
性能优化建议：提供性能优化技巧和最佳实践，帮助用户提高模型训练效率。
适用场景：
学术研究：理想的学术工具，可以帮助研究人员或学生理解并扩展最新的自然语言处理技术。
技术开发：开发者可以利用此代码快速构建和测试自己的NLP应用，加速从原型到生产的过程。
教育学习：适合用于教学环境，帮助学生建立对复杂机器学习模型的直观理解。
包含内容：
完整的Transformer模型源代码
使用说明书，包括如何设置环境、运行示例和代码解释
