光谱分类 transformer实例代码

光谱分类 transformer 的实例代码如下所示：

import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds

# 设置超参数
batch_size = 32
max_length = 128
num_epochs = 10

# 从 TensorFlow 数据集中加载光谱数据集
spectra_ds = tfds.load('spectra', split='train')
spectra_ds = spectra_ds.shuffle(1024).batch(batch_size).prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE)

# 定义 transformer 模型
transformer = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Masking(mask_value=0.),
    tf.keras.layers.Embedding(input_dim=max_length, output_dim=64),
    tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(64, return_sequences=True)),
    tf.keras.layers.Attention(use_scale=True),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

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

# 训练模型
transformer.fit(spectra_ds, epochs=num_epochs)

这个实例代码展示了如何使用 transformer 模型对光谱数据进行分类。首先，我们使用 TensorFlow 数据集（TFDS）加载光谱数据集，并对数据进行预处理，包括打乱数据、批处理和预取。然后，我们定义了一个 transformer 模型，包括嵌入层、双向 LSTM 层、注意力层和几个全连接层。最后，我们编译并训练模型。

希望这个示例