如何基于transformer对鸢尾花进行分类

1. 数据准备：下载鸢尾花数据集并进行预处理，将数据集分为训练集和测试集。

2. 定义模型：基于Transformer模型进行鸢尾花分类，包括输入嵌入层、多头自注意力层、前向传播层、残差连接层、归一化层和全连接层等。

3. 配置训练参数：包括学习率、优化器、损失函数和训练轮数等。

4. 训练模型：将训练集输入模型进行训练，并记录训练过程中的损失和准确率。

5. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，并计算模型的准确率和损失。

6. 模型预测：使用训练好的模型对新的鸢尾花数据进行预测，并输出预测结果。