写一个用TensorFlow 实现的transfomer
时间: 2023-03-02 08:54:22 浏览: 79
实现 Transformer 模型需要考虑许多细节,因此我们将把它分为几个步骤:
1. 导入 TensorFlow 库。
2. 定义超参数,如词嵌入维数、多头注意力机制的头数、隐藏层维数等。
3. 实现位置编码。
4. 实现编码器和解码器的前馈传播。
5. 实现损失函数并定义优化器。
6. 训练模型并评估其效果。
下面是一个可以工作的代码示例:
```
import tensorflow as tf
# 定义超参数
num_layers = 6
d_model = 512
num_heads = 8
dff = 2048
input_vocab_size = 10000
target_vocab_size = 4000
dropout_rate = 0.1
# 定义位置编码
class PositionalEncoding(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self, position, d_model):
super(PositionalEncoding, self).__init__()
self.pos_encoding = self.positional_encoding(position, d_model)
def get_angles(self, position, i, d_model):
angles = 1 / tf.pow(10000, (2 * (i // 2)) / tf.cast(d_model, tf.float32))
return position * angles
def positional_encoding(self, position, d_model):
angle_rads = self.get_angles(
position=tf.range(position, dtype=tf.float32)[:, tf.newaxis],
i=tf.range(d_model, dtype=tf.float32)[tf.newaxis, :],
d_model=d_model)
# 将 sin 应用于奇数维,将 cos 应用于偶数维。
sines = tf.math.sin(angle_rads[:, 0::2])
cosines = tf.math.cos(angle_rads[:, 1::2])
pos_encoding = tf.concat([sines, cosines], axis=-1)
pos_encoding = pos_encoding[tf.newaxis, ...]
return tf.cast(pos_encoding, tf.float32