帮我用keras写一个处理图片的包含transformer模块的网络

当使用Keras编写包含Transformer模块的图像处理网络时，可以使用Keras的函数式API来构建模型。下面是一个示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# 构建Transformer模块
def transformer_module(inputs, num_heads, ff_dim, dropout_rate):
    # 多头注意力机制
    attn_output = layers.MultiHeadAttention(
        num_heads=num_heads, key_dim=embed_dim // num_heads
    )(inputs, inputs)
    attn_output = layers.Dropout(rate=dropout_rate)(attn_output)
    # 残差连接和层归一化
    out1 = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)(inputs + attn_output)
    # 前馈神经网络
    ffn = keras.Sequential(
        [layers.Dense(ff_dim, activation="relu"), layers.Dense(embed_dim),]
    )
    ffn_output = ffn(out1)
    ffn_output = layers.Dropout(rate=dropout_rate)(ffn_output)
    # 残差连接和层归一化
    out2 = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)(out1 + ffn_output)
    return out2

# 构建图像处理网络
def image_transformer(input_shape, num_classes, num_heads, ff_dim, num_layers, dropout_rate):
    inputs = keras.Input(shape=input_shape)
    # 图像编码器
    x = layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation="relu")(inputs)
    x = layers.Conv2D(128, kernel_size=(3, 3), activation="relu")(x)
    x = layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(x)
    x = layers.Flatten()(x)
    # Transformer模块
    for _ in range(num_layers):
        x = transformer_module(x, num_heads, ff_dim, dropout_rate)
    # 分类器
    outputs = layers.Dense(num_classes, activation="softmax")(x)
    # 构建模型
    model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    return model

# 定义模型参数
input_shape = (32, 32, 3)
num_classes = 10
num_heads = 2
ff_dim = 32
num_layers = 4
dropout_rate = 0.1

# 构建图像处理网络模型
model = image_transformer(input_shape, num_classes, num_heads, ff_dim, num_layers, dropout_rate)
model.summary()

上述代码使用了Keras的函数式API来构建包含Transformer模块的图像处理网络。您可以根据自己的需求调整模型架构和参数。最后，使用`model.summary()`可以打印模型的结构概览。

请确保安装了TensorFlow和Keras库，并根据您的需求修改模型参数和层的配置。

希望对您有所帮助！如有任何其他问题，请随时提问。