Keras实现Transformer

# 导入所需的库
import numpy as np
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense, Embedding, MultiHeadAttention
from keras.optimizers import Adam

# 定义模型参数
vocab_size = 10000  # 词汇表大小
embedding_dim = 256  # 嵌入维度
num_heads = 8  # 多头注意力的头数
max_seq_length = 128  # 序列的最大长度

# 定义输入层
input_layer = Input(shape=(max_seq_length,))

# 定义嵌入层
embedding_layer = Embedding(vocab_size, embedding_dim)(input_layer)

# 定义多头注意力层
attention_layer = MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=embedding_dim)(embedding_layer, embedding_layer)

# 定义前馈神经网络层
ffn_layer = Dense(embedding_dim, activation='relu')(attention_layer)
ffn_layer = Dense(embedding_dim)(ffn_layer)

# 定义输出层
output_layer = Dense(vocab_size, activation='softmax')(ffn_layer)

# 构建模型
model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)

# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 打印模型结构
model.summary()
参数说明
  • vocab_size = 10000定义词汇表的大小为10000
  • embedding_dim = 256定义嵌入层的维度为256
  • num_heads = 8定义多头注意力的头数为8
  • max_seq_length = 128定义序列的最大长度为128
  • input_layer = Input(shape=(max_seq_length,))定义输入层,输入的形状为序列的最大长度
  • embedding_layer = Embedding(vocab_size, embedding_dim)(input_layer)定义嵌入层,将输入的整数序列转换为固定大小的向量表示。
  • attention_layer = MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=embedding_dim)(embedding_layer, embedding_layer)定义多头注意力层,将嵌入层的输出作为查询和键值进行注意力计算。
  • ffn_layer = Dense(embedding_dim, activation='relu')(attention_layer)定义前馈神经网络层,使用ReLU激活函数。
  • ffn_layer = Dense(embedding_dim)(ffn_layer)再次定义全连接层,输出维度与嵌入层相同。
  • output_layer = Dense(vocab_size, activation='softmax')(ffn_layer)定义输出层,将前馈神经网络层的输出转换为概率分布,用于预测下一个词。
  • model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)使用输入层和输出层构建模型。
  • model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])编译模型,使用Adam优化器,损失函数为分类交叉熵,评估指标为准确率。
  • model.summary()打印模型的结构,包括各层的参数数量和形状。
模型结构
Model: "model"
__________________________________________________________________________________________________
 Layer (type)                Output Shape                 Param #   Connected to                  
==================================================================================================
 input_1 (InputLayer)        [(None, 128)]                0         []                            
                                                                                                  
 embedding (Embedding)       (None, 128, 256)             2560000   ['input_1[0][0]']             
                                                                                                  
 multi_head_attention (Mult  (None, 128, 256)             2103552   ['embedding[0][0]',           
 iHeadAttention)                                                     'embedding[0][0]']           
                                                                                                  
 dense (Dense)               (None, 128, 256)             65792     ['multi_head_attention[0][0]']
                                                                                                  
 dense_1 (Dense)             (None, 128, 256)             65792     ['dense[0][0]']               
                                                                                                  
 dense_2 (Dense)             (None, 128, 10000)           2570000   ['dense_1[0][0]']             
                                                                                                  
==================================================================================================
Total params: 7365136 (28.10 MB)
Trainable params: 7365136 (28.10 MB)
Non-trainable params: 0 (0.00 Byte)

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