fix: correct LayerNorm class indentation

docs/chapter2/第二章 Transformer架构.md

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 class LayerNorm(nn.Module):
     ''' Layer Norm 层'''
     def __init__(self, features, eps=1e-6):
-	super().__init__()
-    # 线性矩阵做映射
-	self.a_2 = nn.Parameter(torch.ones(features))
-	self.b_2 = nn.Parameter(torch.zeros(features))
-	self.eps = eps
+        super().__init__()
+        # 线性矩阵做映射
+        self.a_2 = nn.Parameter(torch.ones(features))
+        self.b_2 = nn.Parameter(torch.zeros(features))
+        self.eps = eps
 
     def forward(self, x):
-	# 在统计每个样本所有维度的值，求均值和方差
-	mean = x.mean(-1, keepdim=True) # mean: [bsz, max_len, 1]
-	std = x.std(-1, keepdim=True) # std: [bsz, max_len, 1]
-    # 注意这里也在最后一个维度发生了广播
-	return self.a_2 * (x - mean) / (std + self.eps) + self.b_2
+        # 在统计每个样本所有维度的值，求均值和方差
+        mean = x.mean(-1, keepdim=True) # mean: [bsz, max_len, 1]
+        std = x.std(-1, keepdim=True) # std: [bsz, max_len, 1]
+        # 注意这里也在最后一个维度发生了广播
+        return self.a_2 * (x - mean) / (std + self.eps) + self.b_2
 ```
 注意，在我们上文实现的 Layer Norm 层中，有两个线性矩阵进行映射。