第2章: 通过30+个细分模块完整实现Transformer论文源码及项目调试

1，Transformer源码训练及预测整体效果展示
2，模型训练model_training.py代码完整实现
3，数据预处理data_preprocess.py代码完整实现
4，Input端Embeddings源码完整实现
5，Attention机制attention.py代码完整实现
6，Multi-head Attention机制multi_head_attention.py代码完整实现
7，Position-wise Feed-forward源码完整实现
8，Masking 在Encoder和Decoder端的源码完整实现0
9，SublayerConnection源码完整实现
10，Encoder Layer源码完整实现
11，LayerNormalization源码完整实现
12，DecoderLayer源码完整实现
13，Encoder Stack源码完整实现
14，Decoder Stack源码完整实现
15，由Memory链接起来的EncoderDecoder Module源码完整实现
16，Batch操作完整源码实现
16，Optimization源码完整实现
17，Loss计算数学原理及完整源码实现
18，Output端Generator源码完整实现
19，Transformer模型初始化源码及内幕揭秘
20， Label Smoothing源码完整实现
21，Training源码完整实现
22，Greedy Decoding源码及内幕解析
23，Tokenizer源码及调试
24，Multi-GPU训练完整源码
27，使用自己实现的Transformer完成分类任务及调试
28，Transformer翻译任务代码完整实现及调试
29，BPE解析及源码实现
30，Shared Embeddings解析及源码实现
31，Beam Search解析及源码实现
32，可视化Attention源码实现及剖析

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