python使用transformer神经网络

使用 Python 实现 Transformer 神经网络
为了在 Python 中实现 Transformer 网络，通常会借助深度学习库如 TensorFlow 或 PyTorch。以下是基于 TensorFlow 的简单示例：
导入必要的包
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, LayerNormalization, Dropout
from tensorflow.keras.models import Model
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构建单层的 Transformer 编码器
定义一个函数来创建一层 Transformer 编码器，该编码器由多头自注意力机制和前馈神经网络组成。
def create_transformer_encoder(input_shape=(None,), d_model=64, num_heads=8, ff_dim=32, dropout_rate=0.1):
inputs = Input(shape=input_shape)

# 多头自注意机制
attention_output = tf.keras.layers.MultiHeadAttention(
num_heads=num_heads,
key_dim=d_model)(inputs, inputs)

# 添加与归一化
attention_output = tf.keras.layers.Add()([inputs, attention_output])
attention_output = LayerNormalization(epsilon=1e-6)(attention_output)
attention_output = Dropout(dropout_rate)(attention_output)

# 前馈神经网络
ffn_output = Dense(ff_dim, activation="relu")(attention_output)
ffn_output = Dense(d_model)(ffn_output)

# 再次添加与归一化
seq_out = tf.keras.layers.Add()([ffn_output, attention_output])
seq_out = LayerNormalization(epsilon=1e-6)(seq_out)
seq_out = Dropout(dropout_rate)(seq_out)

model = Model(inputs=[inputs], outputs=[seq_out])

return model
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此部分展示了如何构建基本的 Transformer 编码单元[^1]。
创建完整的 Transformer 模型结构
通过堆叠多个上述定义好的编码器层并附加输入嵌入及位置编码模块，即可形成完整的 Transformer 结构。
class PositionEmbedding(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self, maxlen, embed_dim):
super().__init__()
self.pos_emb = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=maxlen, output_dim=embed_dim)

def call(self, x):
positions = tf.range(start=0, limit=tf.shape(x)[1], delta=1)
position_embeddings = self.pos_emb(positions)
return x + position_embeddings

def build_transformer_model(max_len=50, vocab_size=10000, embedding_dim=64, num_layers=4, num_heads=8, ff_dim=32):
input_layer = Input(shape=(max_len,))
embeddings = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim)(input_layer)
pos_encoding = PositionEmbedding(max_len, embedding_dim)(embeddings)

encoder_outputs = pos_encoding
for _ in range(num_layers):
transformer_block = create_transformer_encoder((embedding_dim,), d_model=embedding_dim, num_heads=num_heads, ff_dim=ff_dim)
encoder_outputs = transformer_block(encoder_outputs)

final_output = Dense(units=vocab_size, activation='softmax')(encoder_outputs)

model = Model(inputs=[input_layer], outputs=[final_output])
return model
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这段代码实现了带有位置编码功能的完整 Transformer 模型架构[^2]。