三维transformer keras

三维Transformer是一种用于处理三维数据的变体Transformer模型。它在处理三维数据（例如体积数据或点云数据）时非常有用。下面是一个使用Keras实现的三维Transformer的示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

def create_3d_transformer(input_shape, num_classes):
    # 输入层
    inputs = tf.keras.Input(shape=input_shape)

    # 编码器
    encoder = layers.Dense(64, activation="relu")(inputs)
    encoder = layers.Dense(32, activation="relu")(encoder)

    # Transformer编码器层
    transformer_encoder = layers.TransformerEncoder(num_layers=2, d_model=32, num_heads=4, 
                                                    dff=64, dropout=0.1, activation="relu")(encoder)

    # 解码器
    decoder = layers.Dense(32, activation="relu")(transformer_encoder)
    decoder = layers.Dense(64, activation="relu")(decoder)

    # 输出层
    outputs = layers.Dense(num_classes, activation="softmax")(decoder)

    # 创建模型
    model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    return model

# 创建一个三维Transformer模型
model = create_3d_transformer(input_shape=(64, 64, 64), num_classes=10)

# 编译模型
model.compile(optimizer="adam", loss="categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])
# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels, epochs=3, batch_size=32)

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(test_data)

这个示例中，我们首先定义了一个函数`create_3d_transformer`，它接受输入形状和类别数量作为参数，并返回一个三维Transformer模型。然后，我们使用这个函数创建了一个模型，并编译它。接下来，我们使用训练数据对模型进行训练，并使用测试数据进行预测。