keras实现transformer序列预测模型python代码

我可以回答这个问题。以下是一个简单的 Keras 实现 Transformer 序列预测模型的 Python 代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# 定义模型输入
inputs = layers.Input(shape=(seq_length,), dtype=tf.int32)

# 定义嵌入层
embedding_layer = layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim)
embeddings = embedding_layer(inputs)

# 定义位置编码层
position_embedding_layer = layers.Embedding(input_dim=seq_length, output_dim=embedding_dim)
position_embeddings = position_embedding_layer(tf.range(start=0, limit=seq_length, delta=1))

# 将嵌入向量和位置编码向量相加
embeddings = embeddings + position_embeddings

# 定义 Transformer 编码器层
encoder_layer = layers.Transformer(num_heads=num_heads, d_model=d_model, dropout=dropout, name="encoder")
encoder_output = encoder_layer(embeddings)

# 定义全连接层
outputs = layers.Dense(vocab_size, activation="softmax")(encoder_output)

# 定义模型
model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# 编译模型
model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=[metric_fn])

请注意，这只是一个简单的实现，实际上还需要进行更多的调整和优化，以获得更好的性能和准确性。