transformer网络模型代码
时间: 2023-09-03 09:12:16 浏览: 43
以下是一个简单的Transformer网络模型的代码示例:
```python
import tensorflow as tf
class Transformer(tf.keras.Model):
def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, dff, input_vocab_size, target_vocab_size, dropout_rate=0.1):
super(Transformer, self).__init__()
self.encoder = Encoder(num_layers, d_model, num_heads, dff, input_vocab_size, dropout_rate)
self.decoder = Decoder(num_layers, d_model, num_heads, dff, target_vocab_size, dropout_rate)
self.final_layer = tf.keras.layers.Dense(target_vocab_size)
def call(self, inputs, targets, training, enc_padding_mask, look_ahead_mask, dec_padding_mask):
enc_output = self.encoder(inputs, training, enc_padding_mask) # (batch_size, input_seq_len, d_model)
dec_output = self.decoder(targets, enc_output, training, look_ahead_mask, dec_padding_mask)
final_output = self.final_layer(dec_output) # (batch_size, target_seq_len, target_vocab_size)
return final_output
```
其中,Transformer模型由一个Encoder和一个Decoder组成,最后通过一个全连接层进行输出。Encoder和Decoder中都包含多个EncoderLayer和DecoderLayer,每个EncoderLayer和DecoderLayer都有一个MultiHeadAttention和一个PositionwiseFeedforwardNetwork。
在call函数中,输入和输出都会经过Encoder和Decoder。注意到Decoder的输入是targets,而不是inputs,这是因为Transformer模型采用了teacher forcing的方式进行训练,即在Decoder中,当前时刻的输入来自于真实的数据而不是上一时刻的输出。同时,在Decoder中还需要传入一个look_ahead_mask,用于避免当前时刻的输出对后续时刻产生影响。最后输出的结果通过一个全连接层进行转换。