transformer decoder keras实现

以下是使用Keras实现Transformer decoder的简单示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Dropout, LayerNormalization
from tensorflow.keras.layers import MultiHeadAttention, Add

def create_decoder(num_layers, d_model, num_heads, dff, target_vocab_size, max_seq_len):
    inputs = Input(shape=(max_seq_len,))
    x = Embedding(target_vocab_size, d_model)(inputs)
    x = PositionalEncoding(max_seq_len, d_model)(x)
    for i in range(num_layers):
        x = decoder_layer(d_model, num_heads, dff)(x)
    outputs = Dense(target_vocab_size, activation='softmax')(x)
    decoder = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    return decoder

def decoder_layer(d_model, num_heads, dff, rate=0.1):
    inputs = Input(shape=(None, d_model))
    attention = MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=d_model)(inputs, inputs)
    attention = Dropout(rate)(attention)
    add_attention = Add()([attention, inputs])
    attention = LayerNormalization(epsilon=1e-6)(add_attention)
    dense = Dense(dff, activation='relu')(attention)
    dense = Dense(d_model)(dense)
    dense = Dropout(rate)(dense)
    add_dense = Add()([dense, attention])
    decoder_layer = LayerNormalization(epsilon=1e-6)(add_dense)
    return tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=decoder_layer)

在这个示例中，我们使用了Keras的函数式API来创建Transformer decoder。我们先定义一个`decoder_layer`函数，它是一个单独的decoder层。然后，我们使用`create_decoder`函数来构建整个decoder，它由多个decoder层堆叠而成。

在每个decoder层中，我们先使用MultiHeadAttention层来计算注意力权重，然后使用Dropout层来进行正则化，接着使用Add层将注意力权重与输入加起来，再使用LayerNormalization层来标准化输出。接着我们使用两个Dense层来进行前向传递，并再次使用Dropout和Add层来进行正则化和残差连接，最后再使用LayerNormalization层来标准化输出。最后，我们使用一个softmax激活函数的Dense层来输出预测结果。

请注意，这只是一个简单的示例，有很多Transformer的实现方式和变体。因此，您可能需要根据您的具体应用场景进行适当的调整。