光谱transformer分类代码

光谱transformer是一种用于光谱数据分类的机器学习模型。它是一种用于处理序列数据的transformer模型的变体，通常用于自然语言处理任务。但是，它也可以用于处理其他类型的序列数据，例如光谱数据。

下面是一个简单的光谱transformer分类代码示例，假设你已经有了训练数据和测试数据：

import tensorflow as tf

# 定义模型超参数
num_classes = 10  # 类别数量
sequence_length = 1024  # 序列长度

# 定义输入数据的占位符
input_x = tf.placeholder(tf.float32, [None, sequence_length])
input_y = tf.placeholder(tf.int64, [None])

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential()

# 添加光谱transformer层
model.add(tf.keras.layers.SpectralTransformer(num_classes, sequence_length))

# 添加全连接层
model.add(tf.keras.layers.Dense(num_classes))

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = tf.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
optimizer = tf.train.AdamOptimizer()

# 计算损失值和准确率
loss = loss_fn(input_y, model(input_x))
accuracy = tf.metrics.Accuracy()

# 定义训练步骤
train_step = optimizer.minimize(loss)

# 开始训练循环
for epoch in range(num_epochs):
  for (x, y) in train_data:
    # 运行训练步骤
    train_step(x, y)
    
  # 评估在测试数据上的准确率
  for (x, y) in test_