给出一维transformer 完整实例

好的，我会尽力为您提供一个一维 transformer 的完整实例。

首先，需要准备好一组数据，这里我们使用一组英文句子作为示例。然后，需要将这些句子转换为数字序列，这可以通过使用词嵌入或 one-hot 编码来实现。

接下来，我们需要定义一个 transformer 模型。这个模型包含一个编码器和一个解码器，其中编码器对输入的句子进行编码，解码器则将编码后的信息解码为输出句子。

下面是一个简单的 transformer 模型的代码示例：

import tensorflow as tf

class Transformer(tf.keras.Model):
  def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, dff, input_vocab_size, target_vocab_size, rate=0.1):
    super(Transformer, self).__init__()

    self.encoder = Encoder(num_layers, d_model, num_heads, dff, input_vocab_size, rate)
    self.decoder = Decoder(num_layers, d_model, num_heads, dff, target_vocab_size, rate)

    self.final_layer = tf.keras.layers.Dense(target_vocab_size)
    
  def call(self, inp, tar, training, enc_padding_mask, 
           look_ahead_mask, dec_padding_mask):

    enc_output = self.encoder(inp, training, enc_padding_mask)  # (batch_size, inp_seq_len, d_model)
    
    # dec_output.shape == (batch_size, tar_seq_len, d_model)
    dec_output, attention_weights = self.decoder(
        tar, enc_output, training, look_ahead_mask, dec_padding_mask)
    
    final_output = self.final_layer(dec_output)  # (batch_size, tar_seq_len, target_vocab_size)
    
    return final_output, attention_weights

在上面的