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用 Markdown 插入图片展示 Transformer 结构图

在深度学习项目中，一个清晰的模型结构图往往胜过千言万语。尤其是像 Transformer 这样包含多头注意力、残差连接、层归一化和前馈网络等复杂组件的架构，仅靠文字描述很难让人快速建立整体认知。而当你在 Jupyter Notebook 中写文档时，如果能直接嵌入一张结构清晰的示意图——比如经典的“Attention is All You Need”论文中的那张 Encoder-Decoder 框架图——整个技术表达的专业性和可读性立刻提升一个量级。

但问题来了：这张图怎么插进去？路径怎么写才不会失效？本地开发和团队协作之间如何保持一致？更进一步，怎样确保每个人打开你的.ipynb文件时，看到的都是同一张正常加载的图？

答案其实并不复杂：借助标准化的开发环境 + Markdown 图文混排技巧。具体来说，使用预配置的TensorFlow-v2.9 深度学习镜像作为运行底座，再通过Markdown 或 HTML 语法插入远程或本地图片资源，就能实现高效、稳定、可复现的技术文档输出。

我们不妨从一个真实场景切入：你正在参与一个 NLP 项目的周会汇报，需要向团队解释新版本模型是如何基于原始 Transformer 改进的。如果你只是口头说“我们在编码器里加了相对位置编码”，大家可能一脸茫然；但如果你的 Notebook 第一页就展示了一张高亮标注改进点的结构图，配合简洁说明，信息传递效率会高出数倍。

要达成这种效果，核心依赖两个关键能力：一是环境的一致性，二是图文表达的灵活性。

先看环境。手动安装 TensorFlow、配置 CUDA 驱动、调试 Jupyter 启动参数……这些琐事曾是每个 AI 工程师的噩梦。“在我机器上能跑”这句话背后的本质，其实是环境差异导致的不可复现问题。而容器化镜像正是为了解决这个痛点诞生的。

以tensorflow-notebook:2.9-gpu为例，这是一个官方推荐的 Jupyter+TF 集成镜像，它已经为你准备好了一切：

• 基于 Ubuntu 的轻量系统；
• Python 3.9 + TensorFlow 2.9（含 Keras API）；
• CUDA 11.2 / cuDNN 8 支持 GPU 加速；
• 预装 JupyterLab、Jupyter Notebook 和 TensorBoard；
• SSH 服务支持命令行接入；
• 可挂载本地目录实现数据持久化。

这意味着你只需要一条命令，就能在一个隔离环境中启动完整的 AI 开发平台：

docker run -d \ --name tf-dev \ -p 8888:8888 \ -p 2222:22 \ -v $(pwd)/work:/home/jovyan/work \ tensorflow-notebook:2.9-gpu

运行后访问http://localhost:8888，输入日志中输出的 token，即可进入 Jupyter 界面。所有依赖均已就绪，无需担心版本冲突或缺少库文件。更重要的是，整个团队可以共用同一个镜像 ID，彻底消除“环境不一致”的协作障碍。

在这个稳定的环境下，下一步就是把 Transformer 的结构图画出来，并让它优雅地呈现在文档中。

Markdown 是 Jupyter 中最自然的文字排版方式。它的图片插入语法极为简洁：

![Transformer 架构示意图](https://i-operation.csdnimg.cn/images/cb7b59f25ffc417ca10385113acf9b48.png)

这行代码会在单元格中渲染出一张图，其中方括号里的文本是替代描述（alt text），当图片无法加载时会显示；圆括号内是图片 URL。这里使用的是 CSDN 图床上的公开链接，优点是无需本地存储，适合云端共享。

当然，你也可以引用本地图片：

![本地保存的Transformer图](./images/transformer_arch.png)

前提是该文件位于 Jupyter 的工作目录下（如上面挂载的work/images/路径）。这种方式适合私有部署或离线环境，但要注意路径必须正确且对容器可见，否则会出现“图片裂开”的尴尬情况。

对于更高阶的排版需求，比如控制图片宽度、居中显示或响应式布局，原生 Markdown 功能有限，此时可以直接嵌入 HTML 标签：

<img src="https://i-operation.csdnimg.cn/images/cb7b59f25ffc417ca10385113acf9b48.png" alt="Transformer 结构图" width="700" style="display: block; margin: auto; border: 1px solid #ddd; border-radius: 8px;" />

这段代码不仅设置了固定宽度，还实现了居中对齐，并添加了轻微边框提升视觉质感。Jupyter 完全支持 Markdown 与 HTML 混合编写，这让技术文档的呈现更加灵活专业。

为什么这种组合如此重要？我们可以从几个典型痛点来看。

第一个问题是：模型结构太复杂，讲不清。
Transformer 包含自注意力机制、多头设计、位置前馈网络、残差连接等多个模块，堆叠起来层次繁多。纯文字描述容易陷入细节漩涡，听众难以把握全局。一张结构图则能让所有人瞬间理解信息流动路径——从输入词嵌入到位置编码，再到每一层 Attention 的计算过程，一目了然。

第二个问题是：团队协作中图文不统一。
不同成员可能使用不同的操作系统、Python 版本甚至 Jupyter 配置。有人用相对路径../figures/model.png，有人用绝对路径/Users/name/Desktop/...，结果别人拉取代码后图片全部失效。解决方案很简单：统一使用远程图床链接，或者将图片纳入 Git 并采用标准化相对路径（如./assets/img/），并在 Docker 启动时确保挂载一致。

第三个问题是：汇报材料制作耗时低效。
传统做法是先把模型画在 PPT 里，再复制粘贴到文档中，每次修改都要重新导出。而现在，你可以直接在 Jupyter 中构建图文并茂的分析报告，一键导出为 PDF 或 HTML，甚至集成到 CI/CD 流程中自动生成训练总结报告。

说到这里，有必要提一下最佳实践。

首先是优先使用远程资源。虽然本地图片便于控制版权，但极易因路径变动而失效。相比之下，将图片上传至 GitHub Pages、Cloudinary 或其他静态图床，获取永久链接，更能保证长期可用性。

其次是为图片添加有意义的替代文本。这不仅是无障碍访问的要求（视障用户依靠屏幕阅读器识别 alt text），也有助于搜索引擎优化。例如写成![Transformer 编码器堆叠结构，包含6层多头注意力与前馈网络]就比简单的![图1]更有价值。

第三是合理控制图片尺寸。高清大图虽好，但会拖慢页面加载速度，尤其是在远程服务器上浏览 Notebook 时。建议将图片宽度控制在 800px 以内，必要时进行压缩处理，平衡清晰度与性能。

最后是安全性考量。如果你将 Jupyter 部署在公网服务器上，请务必设置密码或 token 认证，避免未授权访问。可以通过配置jupyter_notebook_config.py来启用身份验证机制，防止敏感模型结构被随意查看。

这张对比表足以说明为何现代 AI 开发越来越倾向于使用标准化镜像。它不只是省时间，更是保障工程质量和协作效率的基础。

回到最初的主题——展示 Transformer 结构图。这件事看似简单，实则串联起了从环境配置、工具链选择到知识传递的完整链条。一个成熟的 AI 工程师，不仅要会写模型，还要会“讲故事”。而好的故事，从来不只是代码和数字，而是由逻辑、图表和清晰表达共同构成的叙事体系。

如今，无论是高校教学、科研记录还是企业开发，这种图文结合的 Notebook 文档都已成为标准范式。教师可以用它制作交互式课件，学生可以用来整理学习笔记，研究员能在实验日志中嵌入动态可视化结果，工程师则可在设计评审中直观呈现架构演进。

最终你会发现，真正高效的深度学习工作流，不是单纯追求训练速度或多卡并行，而是让每一个环节——包括文档撰写——都能顺畅衔接。而用 Markdown 插入图片展示 Transformer 结构图，正是这一理念的微小却典型的体现。

这种高度集成的设计思路，正引领着智能研发向更可靠、更高效的方向演进。