python transformer 多输入多输出的示例

对于Python中的Transformer模型，多输入多输出的示例可以是使用多头注意力机制处理多个输入，并在输出层生成多个预测。

以下是一个简单的示例，假设我们有两个输入x1和x2，并且我们希望模型能够预测两个不同的输出y1和y2。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.losses import MeanSquaredError

def transformer_model():
    # 定义输入层
    input_x1 = Input(shape=(input_shape,))
    input_x2 = Input(shape=(input_shape,))
    
    # 编码器
    encoder_layer = TransformerEncoder(...)  # 自定义的Transformer编码器层
    
    # 处理输入x1
    encoded_x1 = encoder_layer(input_x1)
    
    # 处理输入x2
    encoded_x2 = encoder_layer(input_x2)
    
    # 输出预测
    output_y1 = Dense(1, activation='linear')(encoded_x1)
    output_y2 = Dense(1, activation='linear')(encoded_x2)
    
    # 定义模型
    model = Model(inputs=[input_x1, input_x2], outputs=[output_y1, output_y2])
    
    return model

# 创建模型
model = transformer_model()

# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(), loss=MeanSquaredError())

# 训练模型
model.fit([x1_train, x2_train], [y1_train, y2_train], epochs=10, batch_size=32)

# 使用模型进行预测
y1_pred, y2_pred = model.predict([x1_test, x2_test])

在这个示例中，我们使用了两个输入层`input_x1`和`input_x2`，并将它们分别传递给Transformer编码器层`encoder_layer`进行处理。然后，我们在输出层分别使用了两个全连接层`Dense()`来生成输出`output_y1`和`output_y2`。

最后，通过使用`Model`类，我们定义了一个模型，该模型的输入是`[input_x1, input_x2]`，输出是`[output_y1, output_y2]`。我们可以使用这个模型进行训练和预测。

请注意，上述代码仅提供了一个基本的框架，并没有详细说明Transformer编码器层的具体实现，你需要根据自己的需求自定义编码器层。