TensorFlow Transformer 模型教程

Transformer 模型是近年来自然语言处理领域的一大突破，它基于自注意力机制，在机器翻译、文本摘要、问答系统等多个任务上取得了显著的成果。本教程将介绍 TensorFlow 中 Transformer 模型的基本概念和使用方法。

基本概念

Transformer 模型主要由编码器和解码器组成，它们都包含多个相同的层，每一层由多头自注意力机制和前馈神经网络组成。

• 自注意力机制：允许模型在生成下一个词时考虑所有已经生成的词。
• 前馈神经网络：对自注意力机制的输出进行非线性变换。

实践教程

以下是一个使用 TensorFlow 构建Transformer模型的简单示例：

import tensorflow as tf

# 定义模型
def transformer_model(input_ids, training=False):
    # ... 模型构建代码 ...
    return output

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')

# 训练模型
model.fit(dataset, epochs=3)

扩展阅读

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Transformer 模型架构图