class Voice_Model(tf.keras.Model): def __init__(self,config): self.config = config super(Voice_Model,self).__init__() self.lstm_1=tf.keras.layers.LSTM(config.num_filters,dropout=0.5,return_sequences=True,unroll=True) self.lstm_2 = tf.keras.layers.LSTM(config.num_filters, dropout=0.5, unroll=True) self.fc= tf.keras.layers.Dense(config.hidden_dim) self.dro = tf.keras.layers.Dropout(0.5) self.outlater = tf.keras.layers.Dense(config.num_classes,activation='softmax') def __call__(self,inputs,training=None,**kwargs): x = inputs x = self.lstm_1(x) x = self.lstm_2(x) x = self.fc(x) x = self.outlater(x) return x

这是一个 TensorFlow 2.x 中的一个声音识别模型的类定义。这个模型使用了两个 LSTM 层和一个全连接层来提取声音信号的特征，并使用 softmax 激活函数进行分类。

在这个类中，`__init__` 方法定义了模型的结构，包括两个 LSTM 层、一个全连接层和一个 dropout 层。其中，`config` 是一个配置对象，用于定义模型的参数。`__call__` 方法定义了模型的计算过程，接收输入 `inputs` 和 `training` 参数，返回模型的输出。

首先，输入 `inputs` 经过第一个 LSTM 层，返回一个序列，并输入到第二个 LSTM 层。然后，输出经过一个全连接层，并使用 softmax 激活函数进行分类，返回模型的输出。

这个模型是一个标准的声音识别模型，可以用于对声音信号进行分类。

相关问题

举例调用下面的方法 ： class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, d_model, num_heads): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.num_heads = num_heads self.d_model = d_model assert d_model % self.num_heads == 0 self.depth = d_model // self.num_heads self.query_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.key_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.value_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model)

假设你已经定义了一个名为 `model` 的神经网络模型，其中包含了 `MultiHeadAttention` 层，你可以使用下面的方法来调用这个层：

import tensorflow as tf

# 定义模型
class MyModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.multi_head_attention = MultiHeadAttention(d_model=64, num_heads=8)

    def call(self, inputs):
        # 调用 MultiHeadAttention 层
        x = self.multi_head_attention(inputs)
        return x

# 初始化模型
model = MyModel()

# 输入数据
inputs = tf.random.normal(shape=(32, 10, 64))

# 调用模型
outputs = model(inputs)

# 输出结果
print(outputs.shape)

在上面的代码中，我们首先定义了一个名为 `MyModel` 的神经网络模型，并在其中实例化了一个 `MultiHeadAttention` 层。然后，我们创建了一个 `model` 对象，该对象是 `MyModel` 的实例。接着，我们使用 `tf.random.normal()` 方法生成了一个形状为 `(32, 10, 64)` 的张量作为输入数据，然后将其传递给模型的 `call()` 方法，得到了模型的输出结果。最后，我们打印出了输出结果的形状。

class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, heads, d_model, dropout): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.heads = heads self.d_model = d_model self.dropout = dropout self.depth = d_model // heads self.Wq = tf.keras.layers.Dense(d_model) self.Wk = tf.keras.layers.Dense(d_model) self.Wv = tf.keras.layers.Dense(d_model) self.dense = tf.keras.layers.Dense(d_model) def split_heads(self, x, batch_size): x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.heads, self.depth)) return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3]) def call(self, inputs): q = self.Wq(inputs) k = self.Wk(inputs) v = self.Wv(inputs) batch_size = tf.shape(q)[0] q = self.split_heads(q, batch_size) k = self.split_heads(k, batch_size) v = self.split_heads(v, batch_size) scaled_attention, attention_weights = scaled_dot_product_attention(q, k, v) scaled_attention = tf.transpose(scaled_attention, perm=[0, 2, 1, 3]) concat_attention = tf.reshape(scaled_attention, (batch_size, -1, self.d_model)) output = self.dense(concat_attention) return output

这段代码实现了一个多头注意力机制的层。它接受一个输入张量 `inputs`，将其分别通过三个全连接层 `self.Wq`、`self.Wk` 和 `self.Wv`，并将输出分别作为查询、键和值传递给 `scaled_dot_product_attention` 函数进行注意力计算。在这之前，输入张量的最后一维被分成 `self.heads` 个部分，并重新排列成一个四维张量，以便并行计算。计算完成后，结果被重新排列成原始形状，并通过一个全连接层 `self.dense` 进行线性变换，最终输出一个与输入张量相同形状的张量。在注意力计算的过程中，还返回了注意力权重矩阵 `attention_weights`，可以用于可视化和分析。