Keras写得transformer轨迹预测代码

以下是一个使用Keras实现Transformer模型进行轨迹预测的代码示例：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# 定义超参数
MAX_LEN = 100
EMB_DIM = 128
NUM_HEADS = 8
NUM_LAYERS = 4
DFF_DIM = 512
DROPOUT_RATE = 0.1

# 定义输入层
inputs = layers.Input(shape=(MAX_LEN,))

# 定义位置嵌入层
pos_emb = layers.Embedding(input_dim=MAX_LEN, output_dim=EMB_DIM)(tf.range(MAX_LEN))

# 定义输入嵌入层
input_emb = layers.Embedding(input_dim=VOCAB_SIZE, output_dim=EMB_DIM)(inputs)

# 合并位置嵌入和输入嵌入
x = input_emb + pos_emb

# 定义dropout层
x = layers.Dropout(DROPOUT_RATE)(x)

# 定义Transformer block
def transformer_block(inputs):
    # 定义多头注意力层
    x = layers.MultiHeadAttention(num_heads=NUM_HEADS, key_dim=EMB_DIM // NUM_HEADS)(inputs, inputs)
    
    # 定义残差连接和Layer Normalization层
    x = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)(inputs + x)
    
    # 定义前馈神经网络
    ffn = keras.Sequential([
        layers.Dense(DFF_DIM, activation="relu"),
        layers.Dense(EMB_DIM)
    ])
    
    # 定义dropout层
    x = layers.Dropout(DROPOUT_RATE)(x)
    
    # 定义残差连接和Layer Normalization层
    x = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)(x + ffn(x))
    return x

# 应用多个Transformer block
for i in range(NUM_LAYERS):
    x = transformer_block(x)

# 定义输出层
outputs = layers.Dense(VOCAB_SIZE, activation="softmax")(x)

# 定义模型
model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# 编译模型
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])

在这个示例中，我们定义了一个包含位置嵌入、多头注意力、残差连接、Layer Normalization、前馈神经网络等模块的Transformer block，然后应用多个Transformer block来构建整个模型。最后，我们使用交叉熵损失和Adam优化器来编译模型。