基于transformer的近红外光谱分类模型代码
时间: 2023-01-30 14:58:26 浏览: 84
基于 transformer 的近红外光谱分类模型的代码如下:
```
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
# 加载数据集
dataset, info = tfds.load('nir_spectra', with_info=True)
train_dataset, test_dataset = dataset['train'], dataset['test']
# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Transformer(
num_layers=6, d_model=512, num_heads=8, dff=2048,
input_shape=(None, info.features['spectra'].shape[-1]),
rate=1),
tf.keras.layers.Dense(info.features['label'].num_classes)
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss=tf.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy'])
# 训练模型
history = model.fit(train_dataset, epochs=10)
# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(test_dataset)
print('Loss: ', loss)
print('Accuracy: ', accuracy)
```
这段代码会使用 tensorflow 和 tensorflow_datasets 这两个库来加载近红外光谱数据集,并使用 transformer 构建模型,然后使用 Adam 优化器和稀疏分类交叉熵损失函数来编译模型,最后使用训练集训练模型并使用测试集评估模型的准确率。