讲一下为什么要架构吧

本文分享了一位初级工程师对于代码设计与架构的理解,强调了清晰代码的重要性,提出了避免复杂概念、利用现有框架和重构等实用建议,以及如何通过简化代码结构和编写文档来提升团队效率。

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我觉得架构这个词太高大上,设计也是,每次遇到要自己设计的工单,脑袋都发胀,但是我现在也有了自己的一点理解,所谓架构和设计其实都是为了一个目的,那就是避免以后遇到麻烦。作为一个初级工程师,在工作能接触到的麻烦有代码难以理解,这个是刚入团队的时候会经历的,还有代码可以理解但是它实现的功能和它写的是不一样的,这个也是个揪心的问题,每次都要把代码从上到下理一遍,不然以后就是一个坑,还有代码的概念很多,理不出一个大致的框架,这个也是个问题,但是一般影响最大的是团队的leader,因为他经常要考虑代码的结构是不是简单。

想一下解决的方法,其实就是要写的时候多考虑,代码多了以后要考虑重构,避免太难读的方法有,一个名字不能超过三个单词,如果超过可能就需要重构,不要自己创造概念,毕竟别人不懂你的概念,使用已有的框架,因为他们有成熟的文档,并且不用你维护,更别提还有社区的力量帮你解决问题,请把一个包下的东西都起一个后缀,表示他们是一个东西,我因为这个问题花了三天的时间看代码才理清了功能,如果有可能请写和业务无关的代码,比如找到一个购物车里最近添加的一个商品,正常的思路是先按时间排序,然后取第一个或最后一个,熟悉java 集合stream的观众已经想到了,用一条stream就可以做到了,但是我觉得可以更好,因为我经常遇到掉别人接口的事情,如果他已经写好了某个小功能,我能直接调来用的话,我会非常高兴,而且写代码要花的时间真是超出你想象的长,能避免当然就避免好了,所以可以写成一个排序方法,和一个取最大值的方法,功德无量。

代码结构的问题,我觉得如果leader能够画个图来解释一下,应该会很好,因为好懂,而且成员有一个共识,review的时候负担可能不是那么重。

最近我的leader要离职了,团队里出现没有一个人能够清楚的知道整个项目内容的人,所以如果当leader的话,文档写的好还是很重要的,另外双leader的模式是否可行呢。

<think>嗯,用户想了解Transformer架构的工作原理和组成。首先,我需要回顾一下Transformer的基本结构,包括Encoder和Decoder部分。根据引用[3],Transformer的结构分为Encoder和Decoder,每个Encoder层包含自注意力机制和前馈神经网络,而Decoder层还有额外的交叉注意力机制。 首先,应该从整体架构入手,分点解释各个组件。比如,自注意力机制是关键部分,要详细说明Query、Key、Value矩阵的作用,以及如何计算注意力分数。可能需要用数学公式,比如Softmax(QK^T/√d)V,但根据系统指令,数学表达式要用$...$格式,比如$softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d}})V$。 然后,位置编码也是重点,因为Transformer没有RNN的结构,需要位置编码来捕捉序列顺序。引用[3]提到使用正弦函数或学习式的位置编码,这里可以举例说明,比如$PE_{(pos,2i)} = \sin(pos/10000^{2i/d})$。 接下来,前馈神经网络部分,每个Encoder和Decoder中的前馈层都是全连接的,引用[4]提到类似Encoder中的Feed Forward结构,可以简要说明其作用,比如非线性变换。 Decoder部分除了自注意力,还有交叉注意力,用来关注Encoder的输出。生成输出时,会经过Linear层和Softmax,这部分需要提到,如引用[4]中的Linear层。 还需要讨论Transformer的优缺点,比如并行计算能力强,但计算资源消耗大。引用[3]提到了优缺点,可以引用这部分。 最后,结合用户提供的引用,确保引用正确。比如Swin Transformer的窗口注意力机制可能不在基础Transformer中,所以可能不需要详细展开,但可以提到其改进点作为相关应用。 生成相关问题的时候,要考虑用户可能进一步想知道自注意力的数学细节、位置编码的不同方法,以及Transformer的应用场景和优化方法。确保问题覆盖原理、实现和应用层面。 检查是否所有数学公式都正确使用$...$或$$...$$,例如独立公式如位置编码的公式需要用$$...$$单独成段。同时,确保中文回答,结构清晰,分步骤解释。</think>### Transformer架构详解及其工作原理 #### 一、Transformer整体架构 Transformer由**编码器(Encoder)**和**解码器(Decoder)**组成,两者均包含多层堆叠的结构[^3]。以下是核心组件: 1. **Encoder**:每层包含**自注意力机制(Self-Attention)**和**前馈神经网络(Feed Forward)**。 2. **Decoder**:每层在Encoder的基础上增加**交叉注意力机制(Cross-Attention)**,用于关注Encoder的输出。 #### 二、核心组件详解 ##### 1. 自注意力机制(Self-Attention) 自注意力机制通过计算输入序列中每个位置与其他位置的关联权重,动态捕捉上下文信息。具体步骤如下: - **输入向量**:输入序列的词嵌入向量$X$。 - **生成Q/K/V矩阵**:通过线性变换得到查询(Query)、键(Key)、值(Value)矩阵: $$ Q = XW_Q, \quad K = XW_K, \quad V = XW_V $$ - **计算注意力分数**: $$ Attention(Q,K,V) = softmax\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V $$ 其中$d_k$为Key的维度,用于缩放梯度[^3]。 ##### 2. 位置编码(Positional Encoding) Transformer通过位置编码为输入序列添加顺序信息,公式为: $$ PE_{(pos,2i)} = \sin\left(\frac{pos}{10000^{2i/d}}\right) $$ $$ PE_{(pos,2i+1)} = \cos\left(\frac{pos}{10000^{2i/d}}\right) $$ 其中$pos$为位置,$i$为维度索引。 ##### 3. 前馈神经网络(Feed Forward) 每个Encoder/Decoder层包含全连接前馈网络,对自注意力输出进行非线性变换: $$ FFN(x) = \max(0, xW_1 + b_1)W_2 + b_2 $$ ##### 4. 解码器交叉注意力(Cross-Attention) 在Decoder中,交叉注意力将Encoder的输出作为Key和Value,Decoder的中间结果作为Query,实现Encoder-Decoder的信息交互。 #### 三、输出生成 解码器最终通过以下步骤生成输出: 1. **Linear层**:将Decoder输出映射到词表大小的向量。 2. **Softmax层**:计算概率分布,选择最高概率的词作为输出[^4]。 #### 四、Transformer的优缺点 - **优点**: - 并行计算能力强,适合长序列处理。 - 自注意力机制全局建模上下文。 - **缺点**: - 计算复杂度随序列长度平方增长。 - 需要大量训练数据。 #### 五、应用场景 - 机器翻译、文本生成、语音识别。 - 改进模型(如Swin Transformer)用于计算机视觉任务[^1]。 ---
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