TensorFlow Transformer 教程

TensorFlow Transformer 是一个用于构建 Transformer 模型的库，它可以帮助你快速实现和训练各种 NLP 任务。以下是一些关于 TensorFlow Transformer 的基本教程。

安装

首先，你需要安装 TensorFlow Transformer。你可以通过以下命令进行安装：

pip install tensorflow-transformer

快速开始

创建一个简单的 Transformer 模型

以下是一个简单的 Transformer 模型示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow_transformer import Transformer

# 创建一个简单的 Transformer 模型
transformer = Transformer(num_layers=2, d_model=512, num_heads=8, dff=2048)

# 构建模型
model = tf.keras.Model(inputs=[transformer.input], outputs=transformer.output)

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

模型参数说明

• num_layers: Transformer 的层数。
• d_model: 模型的输入和输出维度。
• num_heads: 注意力头的数量。
• dff: 前馈网络的维度。

更多教程

你可以访问我们的 TensorFlow Transformer 教程页面 获取更多详细教程。

图片示例

下面是一个 Transformer 模型的结构图：