tensorflow训练transformer模型

训练Transformer模型需要一定的准备工作，包括准备数据、构建模型、定义损失函数和优化器等。

下面是一个简单的TensorFlow代码示例，用于训练Transformer模型：

import tensorflow as tf
from transformer import Transformer

# 准备数据
# ...

# 定义模型超参数
num_layers = 4
d_model = 128
dff = 512
num_heads = 8
dropout_rate = 0.1

# 构建模型
transformer = Transformer(num_layers, d_model, num_heads, dff,
                          input_vocab_size, target_vocab_size, 
                          pe_input=input_vocab_size, 
                          pe_target=target_vocab_size,
                          rate=dropout_rate)

# 定义损失函数和优化器
loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(
    from_logits=True, reduction='none')

def loss_function(real, pred):
    mask = tf.math.logical_not(tf.math.equal(real, 0))
    loss_ = loss_object(real, pred)

    mask = tf.cast(mask, dtype=loss_.dtype)
    loss_ *= mask

    return tf.reduce_sum(loss_)/tf.reduce_sum(mask)

train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss')
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()

# 定义训练函数
@tf.function
def train_step(inp, tar):
    tar_inp = tar[:, :-1]
    tar_real = tar[:, 1:]

    with tf.GradientTape() as tape:
        predictions, _ = transformer(inp, tar_inp, True)
        loss = loss_function(tar_real, predictions)

    gradients = tape.gradient(loss, transformer.trainable_variables)    
    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, transformer.trainable_variables))
    
    train_loss(loss)

# 开始训练
for epoch in range(EPOCHS):
    train_loss.reset_states()

    for (batch, (inp, tar)) in enumerate(train_dataset):
        train_step(inp, tar)

        if batch % 100 == 0:
            print('Epoch {} Batch {} Loss {:.4f}'.format(
                epoch + 1, batch, train_loss.result()))

其中，`Transformer`是我们自定义的Transformer模型类，`num_layers`、`d_model`、`dff`、`num_heads`和`dropout_rate`是超参数，需要根据具体情况进行调整。`loss_object`是损失函数，`SparseCategoricalCrossentropy`是一种适用于多分类问题的损失函数。`loss_function`是我们自定义的损失函数，用于计算每个时间步的损失值。`train_step`是训练函数，用于计算每个batch的损失值并更新模型参数。最后，我们可以根据需要设定epoch数，以及每个epoch中batch的大小，并且使用`train_dataset`作为输入数据进行训练。