PaddleDetection代码解析之Transformer encoder源码实现分析（上）

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本文详细解析了Paddle框架下Transformer Encoder的源码实现，介绍了各子层的功能及其实现方式，包括多头注意力机制、前馈神经网络、残差连接、层归一化等关键技术。

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2021SC@SDUSC

经过阅读paddle的源码，我理解了动态图下的Transformer encoder源码实现，由于这个实现比较复杂，因此我将通过两个博客来对Transformer encoder的源码实现进行说明。

Transformer的每个Encoder子层（bert_base中包含12个encoder子层）包含 2 个小子层：

Multi-Head Attention
Feed Forward

（Decoder中还包含Masked Multi-Head Attention）

class 有如下几个：

PrePostProcessLayer	用于添加残差连接、正则化、dropout
PositionwiseFeedForwardLayer	全连接前馈神经网络
MultiHeadAttentionLayer	多头注意力层
EncoderSubLayer	encoder子层
EncoderLayer	transformer encoder层

在动态图中，网络层的实现继承paddle.fluid.dygraph.Layer，类内方法__init__是对网络层的定义，forward是跑前向时所需的计算。

具体实现如下，对代码的解释在注释中：

一些必要的导入

"dygraph transformer layers"

from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

import numpy a