Transformer模型用于鸢尾花分类Python代码

很高兴回答您的问题！Transformer模型用于鸢尾花分类的Python代码可以参考以下示例：

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

# 加载鸢尾花数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.iris.load_data()

# 对数据进行标准化处理
mean = x_train.mean(axis=0)
std = x_train.std(axis=0)
x_train = (x_train - mean) / std
x_test = (x_test - mean) / std

# 构建Transformer模型
inputs = layers.Input(shape=(4,))
x = layers.Dense(64, activation="relu")(inputs)
x = layers.LayerNormalization()(x)
x = layers.MultiHeadAttention(num_heads=8, key_dim=64)(x, x)
x = layers.Dropout(0.1)(x)
y = layers.Add()([inputs, x])
y = layers.Dense(32, activation="relu")(y)
y = layers.LayerNormalization()(y)
outputs = layers.Dense(3, activation="softmax")(y)
model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# 编译并训练模型
model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(1e-3), loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])
model.fit(x_train, y_train, epochs=50, batch_size=16, validation_data=(x_test, y_test))

以上代码实现了一个简单的Transformer模型，用于对鸢尾花进行分类。在这个模型中，我们使用了多头注意力机制，以及残差连接等技术，来提升模型的性能。在编译和训练模型时，我们使用了Adam优化器，交叉熵损失函数，以及准确率作为模型的评估指标。

希望这个回答能够帮到您！