selfw_q = nnparameter(torchrandn(d_model, d_model) \/ npsqrt(d_model))
为这个参数添加一个描述，这里用形象的“查询刑具”来帮助理解其在模型中的作用
它在后续的计算中用于生成查询向量，参与注意力机制等相关操作
selfw_q__doc__ = \"查询刑具\"
定义一个可训练的参数w_k，形状同样为(d_model, d_model)，用于键值操作
初始化方式与w_q相同
selfw_k = nnparameter(torchrandn(d_model, d_model) \/ npsqrt(d_model))
为这个参数添加描述“键值烙铁”，表示其在模型中的角色
它会用于生成键向量，与查询向量一起在注意力计算中发挥重要作用
selfw_k__doc__ = \"键值烙铁\"
注册一个缓冲区positional_sin，用于存储位置编码的正弦值
这里通过计算一系列正弦值来生成位置编码，torcharange(0, 1000)float生成从0到999的浮点数序列
然后通过一些计算得到不同位置和维度的正弦值
这样在后续处理序列数据时，可以利用这些正弦值来为不同位置的元素添加位置信息
selfregister_buffer("positional_sin",
torchsin(torcharange(0, 1000)float \/ (2 torcharange(d_model) \/\/ 2 \/ d_model)))
为这个缓冲区添加描述“相位刑椅”，形象地表示它在处理序列位置信息方面的作用
selfpositional_sin__doc__ = \"相位刑椅\"
```
在那复杂深邃、宛如神秘宇宙般的神经网络训练世界里，数据