1 Embedding

NLP算法会使用不同的分词方法表示所有单词，确定分词方法之后，首先建立一个词表，词表的维度是词总数vocab_size ×表示每个词向量维度d_model（论文中dmodel默认值512），这是一个非常稀疏的矩阵。这样，对于Transformer的encoder输入的句子sentence，先用相应的分词方法转换成新的序列src_vocab，然后用每个词的id去前面的稀疏矩阵查表，通过查表（nn.Embedding）将该序列转换到新的向量空间，就是词嵌入的结果。Transformer的decoder输入（输出）同理，先用相应的分词方法转换成新的序列tgt_vocab，然后将该序列经过embedding转换到新的向量空间。
因此统计参数量时，应为词表的维度=vocab_size × d_model。

2 Positional Encoding

位置编码同理，首先建立一个位置矩阵，维度是输入向量的最大长度src_max_len × dmodel，实际使用时候根据实际词长度n取前n个位置编码
因此，位置编码的参数量=src_max_len × dmodel。

3 Transformer Encoder

3.1 单层EncoderLayer

3.1.1 MHA

MHA包含$W^Q，W^K，W^V$和输出的权重矩阵$W^O$以及偏置，$W^Q，W^K维度是dmodel\times dk，W^V维度是dmodel\times dv$，输出权重矩阵$W^O的维度是(h\times dv)\times dmodel$，论文中dk = dv = dmodel/h = 64，头数h = 8。

1. 一个头中3个矩阵的参数量是dmodel × dk + dmodel × dk + dmodel × dv= 3dk × dmodel
2. h个头的参数量=h × 3 × dk × dmodel = $3dmode{l}^2$
3. 加上输出矩阵后的矩阵总参数量=(h × dv) × dmodel + 3dmodel × dmodel = $4dmode{l}^2$
4. 每个矩阵偏置维度是dmodel，4个矩阵的偏置=4dmodel
5. MHA总参数量=$4dmode{l}^2+4dmodel$

3.1.2 layer normalization

layer normalization层的参数包含weight和bias,代码中nn.LayerNorm(dmodel)，因此weight和bias的维度都是dmodel，参数量之和=2dmodel

3.1.3 MLP

由两个线性层组成，W1维度是（dmodel，4×dmodel），b1维度是4×dmodel，W2维度是（4×dmodel，dmodel），b2维度是dmodel，参数量为 dmodel×4×dmodel+4×dmodel+4×dmodel×dmodel+dmodel =$8dmode{l}^2+5dmodel$

3.1.4 layer normalization

同3.1.2，参数量之和=2dmodel

3.2 N层Encoderlayer总参数量

1. 综上计算，Transformer中1层Encoderlayer的总参数量是$4dmode{l}^2+4dmodel+2dmodel+8dmode{l}^2+5dmodel+2dmodel=12dmode{l}^2+13dmodel$

2. 论文中Encoderlayer的层数是N = 6 ，因此N层的Encoderlayer的参数量统计为$12Ndmode{l}^2+13Ndmodel$，实际中常常省略一次项，参数量统计=$12Ndmode{l}^2$。

4 Transformer Decoder

Decoder比Encoder多一层交叉多头注意力，以及一个layer normalization，但计算方式与Encoder相同，直接采用上面的结论

4.1 单层Decoderlayer

4.1.1 mask MHA

mask MHA总参数量=$4dmode{l}^2+4dmodel$

4.1.2 layer normalization

layer normalization参数量=2dmodel

4.1.3 交叉多头注意力

总参数量=$4dmode{l}^2+4dmodel$

4.1.4 layer normalization

layer normalization参数量=2dmodel

4.1.5 MLP

MLP参数量=$8dmode{l}^2+5dmodel$

4.1.6 layer normalization

layer normalization参数量=2dmodel

4.2 N层Decoderlayer总参数量

1. 1层Decoderlayer参数量为上述计算之和，$4dmode{l}^2+4dmodel+2dmodel+4dmode{l}^2+4dmodel+2dmodel+8dmode{l}^2+5dmodel+2dmodel=16dmode{l}^2+19dmodel$
2. N层Decoderlayer参数量=$16Ndmode{l}^2+19Ndmodel$

5 Transformer输出

Decoder输入输出向量的最大长度tgt_max_len，最后一层参数量=dmodel×tgt_max_len

Transformer的总参数量为上述5个部分的参数量之和。