nn.TransformerEncoder的详细解释，详细的示例！

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nn.TransformerEncoder

nn.TransformerEncoder 是 PyTorch 的 torch.nn 模块中提供的一个类，用于实现 Transformer 编码器的堆叠。Transformer 编码器通常由多个 nn.TransformerEncoderLayer 堆叠而成，每个层都包含一个自注意力机制和前馈神经网络。

构造函数参数

nn.TransformerEncoder 的构造函数主要接受以下参数：

• encoder_layer：一个 nn.TransformerEncoderLayer 对象的实例或一个继承自 nn.Module 的自定义编码器层。
• num_layers：编码器层的数量，即堆叠的层数。
• norm：层归一化（Layer Normalization）的模块或 None。如果为 None，则不使用层归一化。

主要特性

• 堆叠的编码器层：通过堆叠多个 nn.TransformerEncoderLayer，模型能够捕获输入序列中更复杂的依赖关系。
• 残差连接：每个编码器层都使用了残差连接，这有助于模型在训练过程中保持梯度的稳定性，从而可以训练更深的网络。