采用transformer的encoder-decoder结构
  采用Transformer的Encoder-Decoder结构是一种常见的深度学习模型架构，主要用于序列到序列（sequence-to-sequence）的任务，如机器翻译、文本摘要等。
 
  Encoder-Decoder结构主要由两部分组成：Encoder和Decoder。
 
  Encoder：这部分负责将输入序列（通常为源语言文本）编码为固定长度的向量。这个向量可以看作是输入序列的“表示”，包含了输入序列的主要信息。在Transformer中，Encoder通常由多个相同的层堆叠而成，每个层都包含一个多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）和一个前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）。
 
  Decoder：这部分负责将编码后的向量解码为输出序列（通常为目标语言文本）。在Transf
ormer中，Decoder也由多个相同的层堆叠而成，每个层都包含一个多头自注意力机制和一个前馈神经网络。此外，Decoder还包含一个编码器-解码器注意力机制（Encoder-Decoder Attention），用于将编码器的输出与解码器的当前状态进行交互，从而产生下一个输出。
 
  这种Encoder-Decoder结构的主要优点是它能够有效地处理长序列，并且在处理序列到序列任务时表现良好。然而，它也有一些局限性，例如对于非常长的序列，计算成本可能会非常高。
 
  在实际应用中，你可以使用诸如PyTorch或TensorFlow等深度学习框架来实现这种结构。你只需要定义好Encoder和Decoder的各个层，然后训练整个模型即可。
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