用python写一个基于Transformer的手语识别的代码

好的，我会尽力给出一些建议。首先，你需要准备一些手语图像数据，这些数据可以通过摄像头或其他方式收集。然后，你可以使用一个神经网络模型来处理这些图像数据，例如使用卷积神经网络（CNN）或变换器（Transformer）。

关于变换器，它是一种注意力机制的深度神经网络模型，可以用来解决序列到序列（seq2seq）问题，包括机器翻译、文本摘要、对话生成等。对于手语识别这种应用场景，变换器可能是一个不错的选择。

下面是一个基于变换器的手语识别的示例代码（使用 Python 3 和 TensorFlow 2）：

import tensorflow as tf

# 定义输入和输出序列的长度
input_seq_len = 20
output_seq_len = 10

# 定义输入和输出的数据类型
input_vocab_size = 1000
output_vocab_size = 500

# 定义批次大小
batch_size = 64

# 定义输入和输出的数据
inputs = tf.keras.Input(shape=(input_seq_len,), batch_size=batch_size, dtype=tf.int32)
outputs = tf.keras.Input(shape=(output_seq_len,), batch_size=batch_size, dtype=tf.int32)

# 定义编码器和解码器
encoder = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=input_vocab_size, output_dim=128)(input