用python写一个transformer

写一个 Transformer 模型的话，首先需要了解它的原理和结构。Transformer 是一种非常流行的序列模型，用于自然语言处理等问题。它通过结合多头注意力机制和全连接的堆叠结构实现了高效的特征提取和计算。

写一个 Transformer 模型的代码实现可以如下：

import tensorflow as tf
import numpy as np

class Transformer(tf.keras.Model):
    def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, dff, input_vocab_size,
               maximum_position_encoding, rate=0.1):
        super(Transformer, self).__init__()

        self.d_model = d_model
        self.num_layers = num_layers

        self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(input_vocab_size, d_model)
        self.pos_encoding = positional_encoding(maximum_position_encoding, 
                                                 self.d_model)

        self.enc_layers = [EncoderLayer(d_model, num_heads, dff, rate) 
                          for _ in range(num_layers)]

        self.dropout = tf.keras.layers.Dropout(rate)

    def call(self, x, training, mask):
        seq_len = tf.shape(x)[1]

        x = self.embedding(x)
        x *= tf.math.sqrt(tf.cast(self.d_model, tf.float32))
        x += self.pos_encoding[:, :seq_len, :]

        x = self.dropout(x, training=training)

        for i in range(self.num_layers):
            x = self.enc_layers[i](x, training, mask)

        return x

以上代码演示了如何使用 TensorFlow 库创建一个 Transformer 模型。需要注意的是，上面代码只是提供了 Transformer 的基本架构，并未涵盖所有细节。要完整地实现一个 Transformer 模型，可能需要写一些辅助函