通俗的来讲，transformer其实就是一个特征提取器，输入数据经过transformer提取特征然后输出出来就可以了。通过transformer可以将一些特征不突出的信息通过提取，生成有突出点的信息。

transformer的结构总体封起来就是一个大盒子，这个大盒子分成两个功能块，一部分叫做encoder，另一部分叫做decoder。

其实encoder功能块就是抽取特征的，抽取出来的特征就交给解码功能块decoder，decoder块用encoder抽取到的特征去做你要做的任务，类比到常见的机器学习任务，也是这么回事，先做特征，然后由特征去做分类、回归等任务。