给出使用注意力机制的多输入transformer模型代码
时间: 2023-10-10 18:04:40 浏览: 49
下面是一个使用注意力机制的多输入Transformer模型的示例代码,该模型包含了文本和图像两个输入层,使用了自注意力机制和交叉注意力机制进行特征融合:
```
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
# 定义文本输入层
text_input = keras.Input(shape=(None,), name="text_input")
# 定义图像输入层
image_input = keras.Input(shape=(None, None, 3), name="image_input")
# 定义文本编码器
text_encoder_output = layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim)(text_input)
text_encoder_output = layers.Dropout(0.2)(text_encoder_output)
text_encoder_output = layers.LSTM(units=hidden_dim)(text_encoder_output)
# 定义图像编码器
image_encoder_output = layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=3, activation="relu")(image_input)
image_encoder_output = layers.MaxPooling2D()(image_encoder_output)
image_encoder_output = layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=3, activation="relu")(image_encoder_output)
image_encoder_output = layers.MaxPooling2D()(image_encoder_output)
image_encoder_output = layers.Flatten()(image_encoder_output)
image_encoder_output = layers.Dense(units=hidden_dim)(image_encoder_output)
image_encoder_output = layers.Dropout(0.2)(image_encoder_output)
# 将编码结果进行融合
attention_output = layers.Attention()([text_encoder_output, image_encoder_output])
# 定义Transformer编码器和解码器
transformer_block = layers.TransformerBlock(num_heads=8, d_model=hidden_dim, dff=hidden_dim*4, dropout=0.1)
transformer_output = transformer_block(attention_output)
output = layers.Dense(units=output_dim, activation="softmax")(transformer_output)
# 定义模型
model = keras.Model(inputs=[text_input, image_input], outputs=output)
```
在上面的代码中,我们首先定义了文本和图像两个输入层,然后分别对文本和图像数据使用不同的编码器进行编码,最后使用注意力机制将编码结果进行融合。接着,我们定义了Transformer编码器和解码器,并将注意力融合后的结果输入到Transformer模型中,得到最终的输出结果。需要注意的是,上面的代码仅为示例代码,实际使用中需要根据数据和任务的特点进行调整和优化。