注意：本文大多采用义译，确保原文意思不变，但不保证用词和原作完全一致。:sunglasses:使用正弦函数为模型添加位置信息Transformer是只基于自注意力机制的序列到序列架构。因为并行计算能力以及高性能。使得它在NLP领域中大受欢迎。现在常见的几个深度学习框架都实现了transformer，这让很多学生都能够方便使用到transformer。但是这也存在一个弊端，他会让我们忽略模型的一些细节。在本文中我，不打算研究它的整体结构，毕竟现在已经有很多优秀的文章介绍其结构了。在本文中我仅对transformer结构的一部分进行探讨，就是位置编码。当我阅读论文原文^[AttentionIsAl

一、position的四个值：static、relative、absolute、fixed。绝对定位：absolute和fixed统称为绝对定位相对定位：relative默认值：static二、relative定位与absolute定位的区别实例：HTML代码：css代码：初始效果：1、relative：相对于原来位置移动，元素设置此属性之后仍然处在文档流中，不影响其他元素的布局给第二个box设置relative：元素相对于原来位置偏移，宽高都没变，撑大了容器。2、absolute:元素会脱离文档流，如果设置偏移量，会影响其他元素的位置定位只给第五个box设置absolute：说明：元素在没有

一、position的四个值：static、relative、absolute、fixed。绝对定位：absolute和fixed统称为绝对定位相对定位：relative默认值：static二、relative定位与absolute定位的区别实例：HTML代码：css代码：初始效果：1、relative：相对于原来位置移动，元素设置此属性之后仍然处在文档流中，不影响其他元素的布局给第二个box设置relative：元素相对于原来位置偏移，宽高都没变，撑大了容器。2、absolute:元素会脱离文档流，如果设置偏移量，会影响其他元素的位置定位只给第五个box设置absolute：说明：元素在没有