tf.keras.layers.Transformer的参数有哪些

时间: 2023-11-14 10:10:02 浏览: 233
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使用 Keras 和 tensorflow 实现的Transformer模型.zip

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tf.keras.layers.Transformer层的主要参数如下： - `num_layers`: Transformer中Encoder和Decoder的层数，默认值为6。 - `d_model`: Transformer模型中内部表示的维度，也就是词向量的维度，默认值为512。 - `num_heads`: 多头注意力机制中头的数量，默认值为8。 - `dropout`: Dropout的比率，默认值为0.1。 - `activation`: 激活函数，通常使用relu或gelu，gelu是一种比relu更好的激活函数，可以在一定程度上提高性能。 除此之外，还有一些其他可选参数，比如`use_bias`表示是否使用偏置，`kernel_initializer`表示权重初始化方法等等。
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AttributeError: module 'tensorflow.keras.layers' has no attribute 'transformer'这个问题如何解决，添加transformer层

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不使用Attention类，使用tensorflow.keras.layers里边的API

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class PositionalEncoding(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, max_steps, max_dims, dtype=tf.float32, **kwargs): super().__init__(dtype=dtype, **kwargs) if max_dims % 2 == 1: max_dims += 1 p, i = np.meshgrid(np.arange(max_steps), np.arange(max_dims // 2)) pos_emb = np.empty((1, max_steps, max_dims)) pos_emb[0, :, ::2] = np.sin(p / 10000 ** (2 * i / max_dims)).T pos_emb[0, :, 1::2] = np.cos(p / 10000 ** (2 * i / max_dims)).T self.positional_embedding = tf.constant(pos_emb.astype(self.dtype)) def call(self, inputs): shape = tf.shape(inputs) return inputs + self.positional_embedding[:, :shape[-2], :shape[-1]] def get_config(self): config = super().get_config().copy() config.update({ 'dtype': self.dtype, }) return config

这是一个实现位置编码功能的自定义层PositionalEncoding，它可以用于Transformer等模型中。该层根据输入序列的位置信息，为每个位置生成一个固定的编码向量，从而使得模型能够更好地处理序列信息。 该层的初始化...

import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers # 读取训练数据集 df = pd.read_csv("data.csv", header=None, names=["id", "name", "brand", "spec", "quantity", "unit"]) # 对商品信息进行预处理，例如对商品名称、品牌、规格等进行分词或编码等处理，生成相应的特征向量 # 此处省略预处理过程，直接使用商品名称作为特征向量 X_train = df["name"].values y_train = df["label"].values # 构建Transformer模型 input_shape = X_train.shape[1:] num_classes = len(set(y_train)) model = keras.Sequential([ layers.Input(shape=input_shape), layers.Embedding(input_dim=num_classes, output_dim=128), layers.Transformer(), layers.Dense(64, activation="relu"), layers.Dense(num_classes, activation="softmax") ]) model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"]) model.summary() # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_split=0.2) # 在训练完成后，使用该模型对新的商品信息进行预测，自动识别商品的品类信息 X_test = ["保鲜袋", "食品用保鲜膜"] y_pred = model.predict(X_test) print(y_pred)以上代码中如何对商品信息进行预处理，就是将变量进行分词和编码生成相应的特征向量，，python代码示例

layers.Transformer(), layers.Dense(64, activation="relu"), layers.Dense(num_classes, activation="softmax") ]) model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=[...

def MEAN_Spot(opt): inputs1 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) inputs2 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) inputs3 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) inputs = layers.Concatenate()([inputs1, inputs2, inputs3]) conv1 = layers.Conv2D(3, (7,7), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs) ba1 = BasicBlock(3, 16)(conv1) ba2 = BasicBlock(16, 32, stride=2)(ba1) att = BasicBlock1(32, 64, stride=2)(ba2) # interpretation 1 merged_conv = layers.Conv2D(8, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.1))(att) merged_pool = layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), padding='same', strides=(2,2))(merged_conv) flat = layers.Flatten()(merged_pool) flat_do = layers.Dropout(0.2)(flat) # outputs outputs = layers.Dense(1, activation='linear', name='spot')(flat_do) #Takes input u, v, os model = keras.models.Model(inputs=[inputs1, inputs2, inputs3], outputs=[outputs]) model.compile( loss={'spot':'mse'}, optimizer=opt, metrics={'spot':tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError()}, ) return model 如何加入多头自注意力

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