用tensorflow写一个cnn和transformer组合的分类代码

好的，以下是一个使用TensorFlow实现CNN和Transformer组合的分类代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense, Dropout
from tensorflow.keras.layers import LayerNormalization, MultiHeadAttention, Dense, Input, Flatten
from tensorflow.keras.models import Model

class CNNTransformer(Model):
    def __init__(self, num_filters, filter_sizes, d_model, num_heads, ff_dim, num_classes, max_seq_len, dropout_rate=0.1):
        super(CNNTransformer, self).__init__()
        
        # Convolution Layers
        self.conv_layers = []
        for filter_size in filter_sizes:
            conv_layer = Conv1D(num_filters, filter_size, activation='relu')
            self.conv_layers.append(conv_layer)
        
        # Transformer Layers
        self.transformer_layers = []
        for i in range(2):
            transformer_layer = tf.keras.Sequential([
                LayerNormalization(epsilon=1e-6),
                MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=d_model),
                Dropout(dropout_rate),
                LayerNormalization(epsilon=1e-6),
                Dense(ff_dim, activation='relu'),
                Dropout(dropout_rate),
                Dense(d_model),
                Dropout(dropout_rate)
            ])
            self.transformer_layers.append(transformer_layer)
        
        # Flatten Layer
        self.flatten = Flatten()
        
        # Output Layer
        self.output_layer = Dense(num_classes, activation='softmax')
        
        # Set max sequence length
        self.max_seq_len = max_seq_len
        
    def call(self, inputs, training=True):
        # Convolution Layers
        conv_output = []
        for conv_layer in self.conv_layers:
            conv_output.append(conv_layer(inputs))
        conv_output = tf.concat(conv_output, axis=-1)
        
        # Transformer Layers
        transformer_output = tf.reshape(conv_output, [-1, self.max_seq_len, conv_output.shape[-1]])
        for transformer_layer in self.transformer_layers:
            transformer_output = transformer_layer(transformer_output, training=training)
        
        # Flatten Layer
        flatten_output = self.flatten(transformer_output)
        
        # Output Layer
        output = self.output_layer(flatten_output)
        
        return output

在上面的代码中，我们首先定义了一个`CNNTransformer`类，它继承自`tf.keras.Model`。在类的构造函数中，我们传入了许多超参数，包括卷积层的数量、卷积核的数量和大小、Transformer层的数量、多头注意力机制的头数、前馈神经网络的维度、分类的类别数量、序列的最大长度和dropout率等。然后我们在构造函数中定义了卷积层、Transformer层、Flatten层和输出层。

在`call()`方法中，我们首先将输入传递给卷积层，然后将它们的输出连接在一起。然后我们将卷积层的输出重塑为一个三维张量，并将其传递给Transformer层。最后，我们将Transformer层的输出展平，并将其传递给输出层进行分类。

接下来，我们可以使用这个类来构建我们的模型，如下所示：

num_filters = 64
filter_sizes = [3, 4, 5]
d_model = 128
num_heads = 8
ff_dim = 512
num_classes = 10
max_seq_len = 100

model = CNNTransformer(num_filters, filter_sizes, d_model, num_heads, ff_dim, num_classes, max_seq_len, dropout_rate=0.1)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

在这个例子中，我们使用了三个不同大小的卷积核，分别为3、4和5，每个卷积核有64个过滤器。我们使用了两个Transformer层，每个层有8个头和128个隐藏单元。我们使用了一个512维的前馈神经网络，并且使用了dropout率为0.1。最后，我们使用分类交叉熵作为损失函数，Adam优化器进行优化，并使用准确度作为评估指标。

希望这个例子能够帮助你理解如何在TensorFlow中实现CNN和Transformer组合的分类模型。