Python 变压器的输入和输出是什么？_Python_Tensorflow_Nlp_Transformer

Python 变压器的输入和输出是什么？

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我对谷歌实现的Transformer有疑问

在
```
train\u步骤（输入，tar）
```
函数中：
```
inp
```
维度是256*40张量，转换器返回256*39*8089张量。
```
inp
```
中的每一行都是一个句子吗？我希望Transformer能够获取一批句子（2D矩阵的一批大小，其中每一行都是一个单词），并立即计算注意力权重和输出，然后将它们传递给解码器（参见）。但是，我看不到代码中实现了这一点
在
```
train\u步骤（输入，tar）
```
功能中：“预测”是一个256*39*8089张量。是[批量大小、句子中的最大字数、目标词库大小]？loss_函数如何计算损耗，而这种格式与“`tar_real``不同，后者是[256*39]
在
```
def evaluate（inp_句）
```
中：为什么在每次迭代中它都向变压器发送整个编码器输入？我期望编码器计算一次注意权重和输出，然后在for循环中发送到目前为止注意和预测的输出

多谢各位