Transformer模型在TensorFlow和PyTorch两个主流深度学习框架中都有官方实现:

TensorFlow:

1. TensorFlow官方提供了Transformer的实现:

   • 在tf.keras.layers模块中有MultiHeadAttention层
   • 在tf.keras.layers模块中有TransformerEncoder和TransformerDecoder层
   • 在tensorflow_text库中有完整的Transformer实现

2. TensorFlow的官方教程中也提供了Transformer的实现示例:
   https://www.tensorflow.org/text/tutorials/transformer

PyTorch:

1. PyTorch官方在torch.nn模块中提供了Transformer相关的实现:

   • MultiheadAttention层
   • TransformerEncoder和TransformerDecoder层
   • Transformer类

2. PyTorch的官方教程中也提供了Transformer的实现示例:
   https://pytorch.org/tutorials/beginner/transformer_tutorial.html

此外,Hugging Face的Transformers库同时支持TensorFlow和PyTorch,提供了各种预训练的Transformer模型实现。总的来说,两个框架都提供了Transformer的官方实现,可以直接使用这些现成的模块来构建Transformer模型。同时,由于Transformer结构相对简单,也可以根据需要自己从头实现各个组件。选择使用哪个框架主要取决于个人偏好和项目需求。