纯Keras写得transformer分类代码

以下是一个使用 Keras 实现 transformer 进行文本分类的代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 构建 transformer 模型
def transformer_model(max_len, vocab_size, num_classes):
    # 输入层
    inputs = keras.layers.Input(shape=(max_len,))
    # 词嵌入层
    embeddings = keras.layers.Embedding(vocab_size, 128)(inputs)
    # 位置编码层
    position_emb = keras.layers.Embedding(input_dim=max_len, output_dim=128)(tf.range(start=0, limit=max_len, delta=1))
    embeddings_with_position = embeddings + position_emb
    # 编码器层
    encoder_output = keras.layers.Dropout(0.1)(embeddings_with_position)
    for i in range(6):
        multi_head_attention_output = keras.layers.MultiHeadAttention(num_heads=8, key_dim=128)([encoder_output, encoder_output])
        multi_head_attention_output = keras.layers.Dropout(0.1)(multi_head_attention_output)
        add_norm_output = keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)(multi_head_attention_output + encoder_output)
        dense_output = keras.layers.Dense(units=2048, activation='relu')(add_norm_output)
        dense_output = keras.layers.Dense(units=512)(dense_output)
        encoder_output = keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)(add_norm_output + dense_output)
    # 池化层
    pooled_output = keras.layers.GlobalAveragePooling1D()(encoder_output)
    # 输出层
    outputs = keras.layers.Dense(units=num_classes, activation='softmax')(pooled_output)
    # 构建模型
    model = keras.models.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    return model

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.imdb.load_data(num_words=10000)
max_len = 128
vocab_size = 10000
num_classes = 2

# 对数据进行预处理
x_train = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=max_len)
x_test = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=max_len)

# 构建模型
model = transformer_model(max_len, vocab_size, num_classes)
model.summary()

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

这段代码实现了一个 transformer 模型，其中包含了输入层、词嵌入层、位置编码层、编码器层、池化层和输出层。其中编码器层包含了多头注意力机制、残差连接和前馈神经网络等模块。这个模型可以用于文本分类任务，例如 IMDB 电影评论情感分类任务。在训练过程中，使用了交叉熵损失函数和 Adam 优化器来进行模型训练。