tf.keras.layers.transformer

`tf.keras.layers.transformer` 是 TensorFlow 中用于实现 Transformer 模型的类。Transformer 是一种用于序列到序列 (seq2seq) 任务的模型架构，它在自然语言处理领域得到了广泛应用。该模型由 Vaswani 等人于2017年提出，并在机器翻译任务中取得了很好的效果。

Transformer 模型的核心是自注意力机制 (self-attention)，它能够捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。自注意力机制可以根据输入序列中每个位置的重要性动态地对不同位置进行加权。这样，模型可以同时关注输入序列中的所有位置，从而更好地处理长距离依赖关系。

`tf.keras.layers.transformer` 类提供了构建 Transformer 模型所需的层。它包含了 `TransformerEncoder` 和 `TransformerDecoder` 层，用于构建编码器和解码器部分。此外，它还提供了 `Transformer` 层，用于将编码器和解码器组合成一个完整的 Transformer 模型。

编码器部分使用多层的自注意力层和前馈神经网络层，以及残差连接和层归一化。解码器部分除了编码器的结构外，还包括一个额外的自注意力层，用于对解码器输入进行自注意。在训练过程中，还会使用遮挡机制 (masking) 来防止模型在生成序列时看到未来的信息。