生成transformer的模型架构
时间: 2024-05-16 16:10:42 浏览: 15
Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络,常用于处理序列到序列(Sequence to Sequence,简称 Seq2Seq)的问题,例如语言翻译、文本摘要、问答系统等。它由编码器和解码器两部分组成,每一部分都是由多个相同的层组成。下面是一个生成 Transformer 模型的示例代码:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
# 定义输入
inputs = layers.Input(shape=(None,))
# 设定词嵌入维度和词汇表大小
embedding_dims = 64
vocab_size = 10000
# 添加嵌入层
embedding_layer = layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dims)
x = embedding_layer(inputs)
# 添加 Transformer 编码器
num_heads = 8
dff = 2048
num_layers = 6
encoder_layer = layers.TransformerEncoderLayer(dff, num_heads)
encoder = layers.Transformer(encoder_layer, num_layers)
x = encoder(x)
# 添加全连接层和输出层
x = layers.GlobalAveragePooling1D()(x)
x = layers.Dense(64, activation="relu")(x)
outputs = layers.Dense(1, activation="sigmoid")(x)
# 定义模型
model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
```
以上代码演示了如何使用 TensorFlow 2.0+ 中的 Keras API 构建一个 Transformer 模型。这个模型包括一个嵌入层、一个 Transformer 编码器以及一个全连接层和输出层。你可以根据自己的需求修改模型结构或参数。