最简单的transformer模型代码

以下是一个简单的Transformer模型的代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Dropout, LayerNormalization, MultiHeadAttention, \
    SpatialDropout1D, GlobalAveragePooling1D, Concatenate

def transformer_model(num_tokens, max_seq_length, num_heads, hidden_size, dropout_rate):
    # Input token and position embeddings
    input_layer = Input(shape=(max_seq_length,))
    x = tf.keras.layers.Embedding(num_tokens, hidden_size)(input_layer)
    positional_encoding = tf.keras.layers.Embedding(max_seq_length, hidden_size)(tf.range(start=0, limit=max_seq_length, delta=1))
    x = tf.keras.layers.Add()([x, positional_encoding])
    
    # Transformer layers
    for i in range(num_heads):
        attention = MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=hidden_size//num_heads)(x, x)
        x = Concatenate()([x, attention])
        x = LayerNormalization()(x)
        x = SpatialDropout1D(dropout_rate)(x)
        feed_forward = Dense(hidden_size, activation='relu')(x)
        feed_forward = Dense(hidden_size)(feed_forward)
        x = Concatenate()([x, feed_forward])
        x = LayerNormalization()(x)
        x = SpatialDropout1D(dropout_rate)(x)
    
    # Global average pooling and output layer
    x = GlobalAveragePooling1D()(x)
    output_layer = Dense(1, activation='sigmoid')(x)
    model = tf.keras.models.Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)
    return model

该Transformer模型包括以下组件：

- 输入层：输入序列的token索引，最大序列长度为`max_seq_length`。
- 位置向量嵌入层：将每个token的位置嵌入到词嵌入向量中，以便模型能够理解序列中每个token的位置信息。
- Transformer层：由多个Transformer块组成，每个块包含一个多头自注意力层和一个前馈网络层。
- 全局平均池化层：对序列中的所有token进行平均池化，以便最终输出一个固定长度的向量。
- 输出层：使用sigmoid激活函数输出二分类预测结果。

该模型可以通过调用`transformer_model()`函数来创建，需要提供以下参数：

- `num_tokens`：输入序列中的唯一token数量。
- `max_seq_length`：输入序列的最大长度。
- `num_heads`：Transformer自注意力层中的头数。
- `hidden_size`：Transformer模型中的隐藏层维度。
- `dropout_rate`：用于在模型中添加dropout的dropout率。