Transformer架构自2017年提出以来，迅速成为自然语言处理和其他领域的核心模型。它通过自注意力机制和并行化处理取代了传统的递归神经网络（RNN），为大型数据处理任务提供了更好的性能和效率。本文将深入解析Transformer架构中的输入与输出部分，详细讲解如何将序列数据处理为适合模型的输入，以及如何从模型输出中提取有用的结果。我们将探讨输入和输出的数学表示、编码技术（如位置编码和嵌入）、自注意力机制的输入处理方式，并结合实际代码，展示Transformer的完整实现。