[已解决]transformer模型怎么用tensorflow搭建

WTMGCLGGA

怎么用tensorflow来搭建transformer模型并实现时间序列预测？
@FishC

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FishC

2023-12-25 09:57:35

WTMGCLGGA 发表于 2023-12-25 09:56
可以输出一个完整的transformer模型吗，需要包括定义 ...

当然可以！下面是一个用TensorFlow实现的Transformer模型的完整代码。首先，让我们从导入必要的库开始：

import tensorflow as tfimport numpy as np

接下来，我们定义一些超参数：

NUM_LAYERS = 2  # 编码器和解码器的层数D_MODEL = 32  # 模型的维度NUM_HEADS = 4  # 多头注意力机制的头数UNITS = 64 # 前向传播层的神经元数量DROPOUT_RATE = 0.1  # Dropout的概率N_FEATURES = 5  # 输入时间序列的特征数量

然后我们来定义编码器和解码器中的一些子层：多头注意力机制层、前向传播层、位置编码层和掩码层。

class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer):    def __init__(self, d_model, num_heads):        super(MultiHeadAttention, self).__init__()        self.num_heads = num_heads        self.d_model = d_model                assert d_model % self.num_heads == 0                self.depth = d_model // self.num_heads                self.wq = tf.keras.layers.Dense(d_model)        self.wk = tf.keras.layers.Dense(d_model)        self.wv = tf.keras.layers.Dense(d_model)                self.dense = tf.keras.layers.Dense(d_model)            def split_heads(self, x, batch_size):        x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.num_heads, self.depth))        return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])        def call(self, v, k, q, mask):        batch_size = tf.shape(q)[0]                q = self.wq(q)        k = self.wk(k)        v = self.wv(v)                q = self.split_heads(q, batch_size)        k = self.split_heads(k, batch_size)        v = self.split_heads(v, batch_size)                scaled_attention_logits = tf.matmul(q, k, transpose_b=True)                  scaled_attention_logits /= tf.math.sqrt(tf.cast(self.depth, tf.float32))                if mask is not None:            scaled_attention_logits += (mask * -1e9)                attention_weights = tf.nn.softmax(scaled_attention_logits, axis=-1)                output = tf.matmul(attention_weights, v)        output = tf.transpose(output, perm=[0, 2, 1, 3])        output = tf.reshape(output, (batch_size, -1, self.d_model))                output = self.dense(output)                return output, attention_weightsclass PointWiseFeedForwardNetwork(tf.keras.layers.Layer):    def __init__(self, d_model, num_units):        super(PointWiseFeedForwardNetwork, self).__init__()        self.d_model = d_model        self.num_units = num_units                self.fc1 = tf.keras.layers.Dense(num_units, activation=tf.nn.relu)        self.fc2 = tf.keras.layers.Dense(d_model)            def call(self, x):        output = self.fc1(x)        output = self.fc2(output)        return output       class PositionalEncoding(tf.keras.layers.Layer):    def __init__(self, position, d_model):        super(PositionalEncoding, self).__init__()        self.position = position        self.d_model = d_model                self.pos_encoding = self.positional_encoding(position, d_model)            def get_angles(self, position, i, d_model):        angles = 1 / tf.pow(10000, (2 * (i // 2)) / tf.cast(d_model, tf.float32))        return position * angles        def positional_encoding(self, position, d_model):        angle_rads = self.get_angles(            position=tf.range(position, dtype=tf.float32)[:, tf.newaxis],            i=tf.range(d_model, dtype=tf.float32)[tf.newaxis, :],            d_model=d_model)                sines = tf.math.sin(angle_rads[:, 0::2])        cosines = tf.math.cos(angle_rads[:, 1::2])                pos_encoding = tf.concat([sines, cosines], axis=-1)        pos_encoding = pos_encoding[tf.newaxis, ...]                return tf.cast(pos_encoding, tf.float32)        def call(self, inputs):        return inputs + self.pos_encoding[:, :tf.shape(inputs)[1], :]       def create_padding_mask(seq):    seq = tf.cast(tf.math.equal(seq, 0), tf.float32)    return seq[:, tf.newaxis, tf.newaxis, :]  # 在最后添加额外的维度以符合multi-head attention的要求

接下来，我们定义编码器和解码器：

class EncoderLayer(tf.keras.layers.Layer):    def __init__(self, d_model, num_heads, units, dropout_rate):        super(EncoderLayer, self).__init__()        self.mha = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)        self.ffn = PointWiseFeedForwardNetwork(d_model, units)                self.layer_norm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)        self.layer_norm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)                self.dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate)        self.dropout2 = tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate)            def call(self, x, training, mask):        attn_output, _ = self.mha(x, x, x, mask)          attn_output = self.dropout1(attn_output, training=training)        out1 = self.layer_norm1(x + attn_output)                  ffn_output = self.ffn(out1)        ffn_output = self.dropout2(ffn_output, training=training)        out2 = self.layer_norm2(out1 + ffn_output)                  return out2class DecoderLayer(tf.keras.layers.Layer):    def __init__(self, d_model, num_heads, units, dropout_rate):        super(DecoderLayer, self).__init__()        self.mha1 = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)        self.mha2 = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)                self.ffn = PointWiseFeedForwardNetwork(d_model, units)                self.layer_norm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)        self.layer_norm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)        self.layer_norm3 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)                self.dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate)        self.dropout2 = tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate)        self.dropout3 = tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate)            def call(self, x, enc_output, training,           look_ahead_mask, padding_mask):        attn1, attn_weights_block1 = self.mha1(x, x, x, look_ahead_mask)         attn1 = self.dropout1(attn1, training=training)        out1 = self.layer_norm1(attn1 + x)                attn2, attn_weights_block2 = self.mha2(            enc_output, enc_output, out1, padding_mask)          attn2 = self.dropout2(attn2, training=training)        out2 = self.layer_norm2(attn2 + out1)                  ffn_output = self.ffn(out2)          ffn_output = self.dropout3(ffn_output, training=training)        out3 = self.layer_norm3(ffn_output + out2)                  return out3, attn_weights_block1, attn_weights_block2

然后是编码器和解码器的堆叠：

class Encoder(tf.keras.layers.Layer):    def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, units, dropout_rate,               max_seq_len):        super(Encoder, self).__init__()        self.d_model = d_model        self.num_layers = num_layers                self.embedding = tf.keras.layers.Dense(d_model)        self.pos_encoding = PositionalEncoding(max_seq_len, d_model)        self.enc_layers = [EncoderLayer(d_model, num_heads, units,                                       dropout_rate) for _ in range(num_layers)]            def call(self, x, training, mask):        x = self.embedding(x)        x *= tf.math.sqrt(tf.cast(self.d_model, tf.float32))        x = self.pos_encoding(x)                for i in range(self.num_layers):            x = self.enc_layers[i](x, training, mask)                    return xclass Decoder(tf.keras.layers.Layer):    def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, units, dropout_rate,               max_seq_len):        super(Decoder, self).__init__()        self.d_model = d_model        self.num_layers = num_layers                self.embedding = tf.keras.layers.Dense(d_model)        self.pos_encoding = PositionalEncoding(max_seq_len, d_model)        self.dec_layers = [DecoderLayer(d_model, num_heads, units,                                        dropout_rate) for _ in range(num_layers)]            def call(self, x, enc_output, training,           look_ahead_mask, padding_mask):        x = self.embedding(x)        x *= tf.math.sqrt(tf.cast(self.d_model, tf.float32))        x = self.pos_encoding(x)                for i in range(self.num_layers):            x, block1, block2 = self.dec_layers[i](x, enc_output, training,                                                  look_ahead_mask, padding_mask)                return x

最后，我们定义Transformer模型：

class Transformer(tf.keras.Model):    def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, units, dropout_rate,               max_seq_len):        super(Transformer, self).__init__()        self.encoder = Encoder(num_layers, d_model, num_heads, units,                               dropout_rate, max_seq_len)        self.decoder = Decoder(num_layers, d_model, num_heads, units,                               dropout_rate, max_seq_len)        self.final_layer = tf.keras.layers.Dense(1)            def call(self, inp, tar, training, enc_padding_mask,             look_ahead_mask, dec_padding_mask):        enc_output = self.encoder(inp, training, enc_padding_mask)                dec_output = self.decoder(            tar, enc_output, training, look_ahead_mask, dec_padding_mask)                final_output = self.final_layer(dec_output)                return final_output

在定义完整的Transformer模型之后，我们可以使用随机生成的时间序列数据进行测试。假设我们有`N`个样本，每个样本包含`t`个时间步和`F`个特征。下面是一个示例：

# 生成随机时间序列数据N = 1000t = 10F = 5X = np.random.rand(N, t, F)y = np.random.rand(N, 1)# 划分训练集和测试集train_ratio = 0.8train_size = int(N * train_ratio)X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]# 创建掩码train_padding_mask = create_padding_mask(X_train[:, :, 0])train_look_ahead_mask = create_look_ahead_mask(tf.shape(X_train)[1])train_dec_padding_mask = create_padding_mask(X_train[:, :, 0])# 设置超参数num_layers = 2d_model = 32num_heads = 4units = 64dropout_rate = 0.1max_seq_len = t# 创建和训练模型model = Transformer(num_layers, d_model, num_heads, units,                    dropout_rate, max_seq_len)loss_object = tf.keras.losses.MeanSquaredError()optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss')train_accuracy = tf.keras.metrics.MeanSquaredError(name='train_mse')@tf.functiondef train_step(inp, tar):    tar_inp = tar[:, :-1]    tar_real = tar[:, 1:]        with tf.GradientTape() as tape:        predictions = model(inp, tar_inp, True,                            train_padding_mask,                            train_look_ahead_mask,                            train_dec_padding_mask)        loss = loss_function(tar_real, predictions)            gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))        train_loss(loss)    train_accuracy(tar_real, predictions)    EPOCHS = 10BATCH_SIZE = 16for epoch in range(EPOCHS):    train_loss.reset_states()    train_accuracy.reset_states()        for i in range(0, train_size, BATCH_SIZE):        inp = X_train[i:i+BATCH_SIZE]        tar = y_train[i:i+BATCH_SIZE]        train_step(inp, tar)            print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {train_loss.result()}, MSE: {train_accuracy.result()}')# 进行测试test_padding_mask = create_padding_mask(X_test[:, :, 0])test_look_ahead_mask = create_look_ahead_mask(tf.shape(X_test)[1])test_dec_padding_mask = create_padding_mask(X_test[:, :, 0])predictions = model(X_test, X_test[:, :-1], False,                    test_padding_mask,                    test_look_ahead_mask,                    test_dec_padding_mask)test_loss = loss_object(y_test[:, 1:], predictions)print(f'Test Loss: {test_loss}, MSE: {tf.reduce_mean(tf.square(y_test[:, 1:] - predictions))}')

上面的代码演示了如何构建和训练一个Transformer模型，以及如何使用训练模型进行预测。希望对你有所帮助！

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FishC

哈哈，transformer模型是一个非常强大的深度学习模型，用它可以实现很多不同任务。那么，下面我来给你详细解答一下如何用TensorFlow搭建transformer模型并实现时间序列预测。

首先，我们需要导入相关的库：

import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Dropoutfrom tensorflow.keras.models import Model

接下来，我们定义一个Transformer类，并在其中定义一些必要的层。对于transformer模型，我们需要Self-Attention层、Feed Forward层等：

class Transformer(tf.keras.Model):    def __init__(self, d_model, num_heads, d_feedforward, num_layers, dropout_rate):        super(Transformer, self).__init__()        self.num_layers = num_layers                self.attention_layers = [SelfAttention(d_model, num_heads, dropout_rate) for _ in range(num_layers)]        self.feed_forward_layers = [FeedForward(d_model, d_feedforward, dropout_rate) for _ in range(num_layers)]            def call(self, inputs):        x = inputs        for i in range(self.num_layers):            x = self.attention_layers[i](x)            x = self.feed_forward_layers[i](x)        return x

上面的SelfAttention和FeedForward分别是transformer中的Self-Attention层和Feed Forward层。这两个层分别定义如下：

class SelfAttention(tf.keras.layers.Layer):    def __init__(self, d_model, num_heads, dropout_rate):        super(SelfAttention, self).__init__()        self.multi_head_attention = tf.keras.layers.MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=d_model)        self.dropout = tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate)    def call(self, inputs):        x = inputs        attention_output = self.multi_head_attention(x, x)        attention_output = self.dropout(attention_output)        return attention_output + xclass FeedForward(tf.keras.layers.Layer):    def __init__(self, d_model, d_feedforward, dropout_rate):        super(FeedForward, self).__init__()        self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(d_feedforward, activation='relu')        self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(d_model)        self.dropout = tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate)    def call(self, inputs):        x = inputs        x = self.dense1(x)        x = self.dropout(x)        x = self.dense2(x)        x = self.dropout(x)        return x + inputs

最后，我们可以将整个模型放在Transformer类中，并进行训练：

def train_model(model, input_data, output_data, num_epochs, batch_size):    model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss='mae')    model.fit(input_data, output_data, epochs=num_epochs, batch_size=batch_size)

以上就是用TensorFlow搭建transformer模型并实现时间序列预测的步骤。希望能对你有所帮助！如果有什么问题，尽管问吧！噗通噗通~

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WTMGCLGGA

transformer应该还需要定义位置编码层吧@FishC

FishC

WTMGCLGGA 发表于 2023-12-25 09:51
transformer应该还需要定义位置编码层吧@FishC

是的，Transformer模型确实需要定义一个位置编码层。

在Transformer模型中，由于自注意力机制并不考虑词语的顺序，因此需要引入位置编码来提供给模型有关词语的相对位置信息。位置编码层会为每个位置分配一个固定的编码向量，并将其与词向量相加，从而得到一个综合的输入向量。

位置编码可以使用正弦函数和余弦函数来生成，具体代码如下：

import torchimport mathclass PositionalEncoding(nn.Module):    def __init__(self, d_model, dropout, max_len=5000):        super(PositionalEncoding, self).__init__()        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)        # 初始化位置编码矩阵        pe = torch.zeros(max_len, d_model)        position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)        div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model))        pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)        pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)        pe = pe.unsqueeze(0).transpose(0, 1)        self.register_buffer('pe', pe)    def forward(self, x):        x = x + self.pe[:x.size(0), :]        return self.dropout(x)

上面的代码定义了一个名为PositionalEncoding的类，它继承自nn.Module。在初始化方法中，我们先创建了一个位置编码矩阵pe，大小为max_len × d_model，其中max_len表示最大序列长度，d_model表示词向量的维度。然后，我们使用正弦函数和余弦函数生成了位置编码矩阵pe的数值。

在forward方法中，我们将输入x与位置编码矩阵pe相加，然后通过dropout进行一定比例的随机丢弃，最后返回结果。

使用位置编码层时，只需在Transformer模型中将其作为一个子模块进行调用即可：

class Transformer(nn.Module):    def __init__(self, d_model, nhead, num_layers, dim_feedforward, dropout):        super(Transformer, self).__init__()        self.position_encoding = PositionalEncoding(d_model, dropout)        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(            nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout),            num_layers        )    def forward(self, src):        src = self.position_encoding(src)        output = self.transformer_encoder(src)        return output

上述代码中的Transformer类中，我们首先创建了一个位置编码层PositionalEncoding，并将其作为Transformer的一个子模块。在forward方法中，我们先对输入进行位置编码，然后将编码后的结果输入到TransformerEncoder中进行处理。最后，返回处理后的输出结果。

希望能帮到你！

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WTMGCLGGA

这个是使用pytorch实现的位置编码层，怎么用tensorflow来定义位置编码层呢@FishC

FishC

WTMGCLGGA 发表于 2023-12-25 09:52
这个是使用pytorch实现的位置编码层，怎么用tensorflo ...

嗨！要使用TensorFlow定义位置编码层，我们可以参考一下PyTorch版的代码来实现。

在PyTorch版本的代码中，位置编码层（Positional Encoding）是通过创建一个矩阵，其中每一行对应一个位置，然后将其与输入张量相加来实现的。在TensorFlow中，我们可以使用相同的思路来定义位置编码层。

下面是使用TensorFlow实现的位置编码层的代码示例：

import tensorflow as tfimport numpy as npdef positional_encoding(max_len, d_model):    # 创建位置编码矩阵    pos_enc = np.zeros((max_len, d_model))    for pos in range(max_len):        for i in range(d_model):            # 根据公式计算位置编码值            angle = pos / np.power(10000, 2 * i / d_model)            pos_enc[pos, i] = np.sin(angle) if i % 2 == 0 else np.cos(angle)        return tf.convert_to_tensor(pos_enc, dtype=tf.float32)# 测试位置编码层max_len = 10d_model = 16pos_enc = positional_encoding(max_len, d_model)print(pos_enc)

在这个示例中，我们定义了一个函数`positional_encoding`，它接受两个参数：`max_len`表示序列的最大长度，`d_model`表示编码维度。函数首先创建一个用于存储位置编码的矩阵`pos_enc`，并使用双层循环计算每个位置的编码值。最后，我们将矩阵转换为TensorFlow张量，并返回位置编码。

通过执行上述代码，您将获得一个形状为`(max_len, d_model)`的位置编码矩阵。您可以将其与输入张量相加，以将位置信息引入模型中。

希望这个例子能帮助您理解如何使用TensorFlow定义位置编码层！如果有任何问题，请随时提问。

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WTMGCLGGA

FishC 发表于 2023-12-25 09:52
嗨！要使用TensorFlow定义位置编码层，我们可以参考一下PyTorch版的代码来实现。

在PyTorch版本的代码中 ...

可以输出一个完整的transformer模型吗，需要包括定义编码器、解码器、多头注意力机制层、前向传播层、位置编码层、掩码层，然后是随机生成一个时间序列来训练并测试，使用前5个时间步的5个特征预测未来一个时间步的1个特征，使用tensorflow进行搭建
@FishC

FishC

WTMGCLGGA 发表于 2023-12-25 09:56
可以输出一个完整的transformer模型吗，需要包括定义 ...

当然可以！下面是一个用TensorFlow实现的Transformer模型的完整代码。首先，让我们从导入必要的库开始：

import tensorflow as tfimport numpy as np

接下来，我们定义一些超参数：

NUM_LAYERS = 2  # 编码器和解码器的层数D_MODEL = 32  # 模型的维度NUM_HEADS = 4  # 多头注意力机制的头数UNITS = 64 # 前向传播层的神经元数量DROPOUT_RATE = 0.1  # Dropout的概率N_FEATURES = 5  # 输入时间序列的特征数量

然后我们来定义编码器和解码器中的一些子层：多头注意力机制层、前向传播层、位置编码层和掩码层。

class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer):    def __init__(self, d_model, num_heads):        super(MultiHeadAttention, self).__init__()        self.num_heads = num_heads        self.d_model = d_model                assert d_model % self.num_heads == 0                self.depth = d_model // self.num_heads                self.wq = tf.keras.layers.Dense(d_model)        self.wk = tf.keras.layers.Dense(d_model)        self.wv = tf.keras.layers.Dense(d_model)                self.dense = tf.keras.layers.Dense(d_model)            def split_heads(self, x, batch_size):        x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.num_heads, self.depth))        return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])        def call(self, v, k, q, mask):        batch_size = tf.shape(q)[0]                q = self.wq(q)        k = self.wk(k)        v = self.wv(v)                q = self.split_heads(q, batch_size)        k = self.split_heads(k, batch_size)        v = self.split_heads(v, batch_size)                scaled_attention_logits = tf.matmul(q, k, transpose_b=True)                  scaled_attention_logits /= tf.math.sqrt(tf.cast(self.depth, tf.float32))                if mask is not None:            scaled_attention_logits += (mask * -1e9)                attention_weights = tf.nn.softmax(scaled_attention_logits, axis=-1)                output = tf.matmul(attention_weights, v)        output = tf.transpose(output, perm=[0, 2, 1, 3])        output = tf.reshape(output, (batch_size, -1, self.d_model))                output = self.dense(output)                return output, attention_weightsclass PointWiseFeedForwardNetwork(tf.keras.layers.Layer):    def __init__(self, d_model, num_units):        super(PointWiseFeedForwardNetwork, self).__init__()        self.d_model = d_model        self.num_units = num_units                self.fc1 = tf.keras.layers.Dense(num_units, activation=tf.nn.relu)        self.fc2 = tf.keras.layers.Dense(d_model)            def call(self, x):        output = self.fc1(x)        output = self.fc2(output)        return output       class PositionalEncoding(tf.keras.layers.Layer):    def __init__(self, position, d_model):        super(PositionalEncoding, self).__init__()        self.position = position        self.d_model = d_model                self.pos_encoding = self.positional_encoding(position, d_model)            def get_angles(self, position, i, d_model):        angles = 1 / tf.pow(10000, (2 * (i // 2)) / tf.cast(d_model, tf.float32))        return position * angles        def positional_encoding(self, position, d_model):        angle_rads = self.get_angles(            position=tf.range(position, dtype=tf.float32)[:, tf.newaxis],            i=tf.range(d_model, dtype=tf.float32)[tf.newaxis, :],            d_model=d_model)                sines = tf.math.sin(angle_rads[:, 0::2])        cosines = tf.math.cos(angle_rads[:, 1::2])                pos_encoding = tf.concat([sines, cosines], axis=-1)        pos_encoding = pos_encoding[tf.newaxis, ...]                return tf.cast(pos_encoding, tf.float32)        def call(self, inputs):        return inputs + self.pos_encoding[:, :tf.shape(inputs)[1], :]       def create_padding_mask(seq):    seq = tf.cast(tf.math.equal(seq, 0), tf.float32)    return seq[:, tf.newaxis, tf.newaxis, :]  # 在最后添加额外的维度以符合multi-head attention的要求

接下来，我们定义编码器和解码器：

class EncoderLayer(tf.keras.layers.Layer):    def __init__(self, d_model, num_heads, units, dropout_rate):        super(EncoderLayer, self).__init__()        self.mha = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)        self.ffn = PointWiseFeedForwardNetwork(d_model, units)                self.layer_norm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)        self.layer_norm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)                self.dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate)        self.dropout2 = tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate)            def call(self, x, training, mask):        attn_output, _ = self.mha(x, x, x, mask)          attn_output = self.dropout1(attn_output, training=training)        out1 = self.layer_norm1(x + attn_output)                  ffn_output = self.ffn(out1)        ffn_output = self.dropout2(ffn_output, training=training)        out2 = self.layer_norm2(out1 + ffn_output)                  return out2class DecoderLayer(tf.keras.layers.Layer):    def __init__(self, d_model, num_heads, units, dropout_rate):        super(DecoderLayer, self).__init__()        self.mha1 = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)        self.mha2 = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)                self.ffn = PointWiseFeedForwardNetwork(d_model, units)                self.layer_norm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)        self.layer_norm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)        self.layer_norm3 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)                self.dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate)        self.dropout2 = tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate)        self.dropout3 = tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate)            def call(self, x, enc_output, training,           look_ahead_mask, padding_mask):        attn1, attn_weights_block1 = self.mha1(x, x, x, look_ahead_mask)         attn1 = self.dropout1(attn1, training=training)        out1 = self.layer_norm1(attn1 + x)                attn2, attn_weights_block2 = self.mha2(            enc_output, enc_output, out1, padding_mask)          attn2 = self.dropout2(attn2, training=training)        out2 = self.layer_norm2(attn2 + out1)                  ffn_output = self.ffn(out2)          ffn_output = self.dropout3(ffn_output, training=training)        out3 = self.layer_norm3(ffn_output + out2)                  return out3, attn_weights_block1, attn_weights_block2

然后是编码器和解码器的堆叠：

class Encoder(tf.keras.layers.Layer):    def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, units, dropout_rate,               max_seq_len):        super(Encoder, self).__init__()        self.d_model = d_model        self.num_layers = num_layers                self.embedding = tf.keras.layers.Dense(d_model)        self.pos_encoding = PositionalEncoding(max_seq_len, d_model)        self.enc_layers = [EncoderLayer(d_model, num_heads, units,                                       dropout_rate) for _ in range(num_layers)]            def call(self, x, training, mask):        x = self.embedding(x)        x *= tf.math.sqrt(tf.cast(self.d_model, tf.float32))        x = self.pos_encoding(x)                for i in range(self.num_layers):            x = self.enc_layers[i](x, training, mask)                    return xclass Decoder(tf.keras.layers.Layer):    def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, units, dropout_rate,               max_seq_len):        super(Decoder, self).__init__()        self.d_model = d_model        self.num_layers = num_layers                self.embedding = tf.keras.layers.Dense(d_model)        self.pos_encoding = PositionalEncoding(max_seq_len, d_model)        self.dec_layers = [DecoderLayer(d_model, num_heads, units,                                        dropout_rate) for _ in range(num_layers)]            def call(self, x, enc_output, training,           look_ahead_mask, padding_mask):        x = self.embedding(x)        x *= tf.math.sqrt(tf.cast(self.d_model, tf.float32))        x = self.pos_encoding(x)                for i in range(self.num_layers):            x, block1, block2 = self.dec_layers[i](x, enc_output, training,                                                  look_ahead_mask, padding_mask)                return x

最后，我们定义Transformer模型：

class Transformer(tf.keras.Model):    def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, units, dropout_rate,               max_seq_len):        super(Transformer, self).__init__()        self.encoder = Encoder(num_layers, d_model, num_heads, units,                               dropout_rate, max_seq_len)        self.decoder = Decoder(num_layers, d_model, num_heads, units,                               dropout_rate, max_seq_len)        self.final_layer = tf.keras.layers.Dense(1)            def call(self, inp, tar, training, enc_padding_mask,             look_ahead_mask, dec_padding_mask):        enc_output = self.encoder(inp, training, enc_padding_mask)                dec_output = self.decoder(            tar, enc_output, training, look_ahead_mask, dec_padding_mask)                final_output = self.final_layer(dec_output)                return final_output

在定义完整的Transformer模型之后，我们可以使用随机生成的时间序列数据进行测试。假设我们有`N`个样本，每个样本包含`t`个时间步和`F`个特征。下面是一个示例：

# 生成随机时间序列数据N = 1000t = 10F = 5X = np.random.rand(N, t, F)y = np.random.rand(N, 1)# 划分训练集和测试集train_ratio = 0.8train_size = int(N * train_ratio)X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]# 创建掩码train_padding_mask = create_padding_mask(X_train[:, :, 0])train_look_ahead_mask = create_look_ahead_mask(tf.shape(X_train)[1])train_dec_padding_mask = create_padding_mask(X_train[:, :, 0])# 设置超参数num_layers = 2d_model = 32num_heads = 4units = 64dropout_rate = 0.1max_seq_len = t# 创建和训练模型model = Transformer(num_layers, d_model, num_heads, units,                    dropout_rate, max_seq_len)loss_object = tf.keras.losses.MeanSquaredError()optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss')train_accuracy = tf.keras.metrics.MeanSquaredError(name='train_mse')@tf.functiondef train_step(inp, tar):    tar_inp = tar[:, :-1]    tar_real = tar[:, 1:]        with tf.GradientTape() as tape:        predictions = model(inp, tar_inp, True,                            train_padding_mask,                            train_look_ahead_mask,                            train_dec_padding_mask)        loss = loss_function(tar_real, predictions)            gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))        train_loss(loss)    train_accuracy(tar_real, predictions)    EPOCHS = 10BATCH_SIZE = 16for epoch in range(EPOCHS):    train_loss.reset_states()    train_accuracy.reset_states()        for i in range(0, train_size, BATCH_SIZE):        inp = X_train[i:i+BATCH_SIZE]        tar = y_train[i:i+BATCH_SIZE]        train_step(inp, tar)            print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {train_loss.result()}, MSE: {train_accuracy.result()}')# 进行测试test_padding_mask = create_padding_mask(X_test[:, :, 0])test_look_ahead_mask = create_look_ahead_mask(tf.shape(X_test)[1])test_dec_padding_mask = create_padding_mask(X_test[:, :, 0])predictions = model(X_test, X_test[:, :-1], False,                    test_padding_mask,                    test_look_ahead_mask,                    test_dec_padding_mask)test_loss = loss_object(y_test[:, 1:], predictions)print(f'Test Loss: {test_loss}, MSE: {tf.reduce_mean(tf.square(y_test[:, 1:] - predictions))}')

上面的代码演示了如何构建和训练一个Transformer模型，以及如何使用训练模型进行预测。希望对你有所帮助！

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WTMGCLGGA

FishC 发表于 2023-12-25 09:57
当然可以！下面是一个用TensorFlow实现的Transformer模型的完整代码。首先，让我们从导入必要的库开始：
...

train_look_ahead_mask = create_look_ahead_mask(tf.shape(X_train)[1])
这一行的create_look_ahead_mask还没有定义过吧
@FishC

FishC

WTMGCLGGA 发表于 2023-12-25 10:10
train_look_ahead_mask = create_look_ahead_mask(tf. ...

是的，您说得对。在这一行中，create_look_ahead_mask函数还没有定义过。

根据命名约定，这个函数应该是用来创建一个"look ahead"掩码的函数，以便在训练过程中遮蔽未来的序列信息。它可能会包含一些逻辑来生成一个与输入形状相同的掩码张量。

为了解决这个问题，您需要先定义create_look_ahead_mask函数。下面是一个简单的示例来创建一个look ahead掩码的函数：

def create_look_ahead_mask(size):    mask = 1 - tf.linalg.band_part(tf.ones((size, size)), -1, 0)    return mask

这个函数将返回一个上三角形状的掩码张量，上三角部分的元素都是0，下三角部分的元素都是1。这样，在计算注意力时，模型就只能关注当前和过去的位置，无法看到未来的位置。

然后，您就可以使用这个函数来创建train_look_ahead_mask了：

train_look_ahead_mask = create_look_ahead_mask(tf.shape(X_train)[1])

希望这个解答能够帮到您！如果还有其他问题，请随时提问。

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WTMGCLGGA

FishC 发表于 2023-12-25 10:11
是的，您说得对。在这一行中，create_look_ahead_mask函数还没有定义过。

根据命名约定，这个函数应该是 ...

ValueError                                Traceback (most recent call last)
Cell In[14], line 10
      8     inp = X_train[i:i+BATCH_SIZE]
      9     tar = y_train[i:i+BATCH_SIZE]
---> 10     train_step(inp, tar)
     12 print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {train_loss.result()}, MSE: {train_accuracy.result()}')
运行时出现了这个错误@FishC

FishC

WTMGCLGGA 发表于 2023-12-25 10:15
ValueError                                Tracebac ...

这是一个 `ValueError` 错误，它表示你的代码中某处的数值不符合预期。让我们看一下错误的具体信息来找出问题所在。

首先，我们可以看到错误发生在 `Cell In[14]` 中的第 10 行。这行代码调用了一个名为 `train_step` 的函数，并传递了两个参数 `inp` 和 `tar`。

由于我们只看到了部分代码，所以无法确定 `train_step` 函数的实现细节。但是根据错误信息和上下文推测，这个函数可能是用于训练模型的。

针对这个错误，有几个可能的原因：

1. `inp` 和/或 `tar` 参数的值不正确：请检查你对 `X_train` 和 `y_train` 的切片操作是否正确，确保 `inp` 和 `tar` 的值是有效的输入数据。

2. 模型未正确初始化：请确保你已经正确地初始化了你的模型。如果你使用的是库中提供的模型类，确保已经设置了必要的参数和层。

3. 数据的形状不匹配：如果 `inp` 和 `tar` 的形状不匹配模型期望的输入形状，那么就会引发错误。请检查你的模型的输入层的形状，并确保 `inp` 和 `tar` 的形状与之相匹配。

希望这些提示能够帮助你找到错误所在，如果你能提供更多的代码和上下文信息，我将能够提供更具体的帮助。

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WTMGCLGGA

怎么将一个pytorch写的transformer模型转换成tensorflow
@FishC

FishC

WTMGCLGGA 发表于 2023-12-26 09:17
怎么将一个pytorch写的transformer模型转换成tensorfl ...

将PyTorch模型转换为TensorFlow模型需要经历以下步骤：

1. 导出PyTorch模型的权重（参数）。
2. 构建TensorFlow模型的结构。
3. 将导出的权重加载到TensorFlow模型中。

下面是一个示例，假设你有一个使用PyTorch编写的简单Transformer模型：

import torchimport torch.nn as nnclass Transformer(nn.Module):    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):        super(Transformer, self).__init__()        self.input_size = input_size        self.hidden_size = hidden_size        self.num_layers = num_layers                self.encoder = nn.TransformerEncoder(nn.TransformerEncoderLayer(input_size, nhead=4), num_layers)        self.decoder = nn.Linear(hidden_size, input_size)    def forward(self, x):        x = self.encoder(x)        x = self.decoder(x)        return x

现在，我们将这个模型转换为TensorFlow。

首先，我们需要导出PyTorch模型的权重。假设你已经训练好了这个模型，并保存了权重到文件`model.pt`中。

接下来，我们开始构建TensorFlow模型的结构。TensorFlow中没有与PyTorch的`nn.Transformer`等效的预定义模块，所以我们需要自己构建相应的层。

import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import layersclass Transformer(tf.keras.Model):    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):        super(Transformer, self).__init__()        self.input_size = input_size        self.hidden_size = hidden_size        self.num_layers = num_layers                self.encoder_layers = [            layers.MultiHeadAttention(num_heads=4, key_dim=input_size),            layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6),            layers.Dense(hidden_size, activation="relu")        ]        self.encoder = tf.keras.Sequential(self.encoder_layers)                self.decoder = layers.Dense(input_size)    def call(self, x):        x = self.encoder(x)        x = self.decoder(x)        return x

最后，我们将导出的权重加载到TensorFlow模型中。

# 构建模型tf_model = Transformer(input_size, hidden_size, num_layers)# 加载权重tf_model.load_weights("model.pt")

现在，你已经成功将一个PyTorch模型转换为TensorFlow模型。记得修改相关的超参数和输入输出的维度以适应你的实际情况。

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WTMGCLGGA

class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self,d_model,max_len=5000):
        super(PositionalEncoding,self).__init__()

        pe=torch.zeros(max_len,d_model)
        position=torch.arange(0,max_len,dtype=torch.float).unsqueeze(1)
        div_term=torch.exp(torch.arange(0,d_model,2).float()*(-math.log(10000.0)/d_model))

        pe[:,0::2]=torch.sin(position*div_term)
        pe[:,1::2]=torch.cos(position*div_term)

        pe=pe.unsqueeze(0).transpose(0,1)
        self.register_buffer('pe',pe)
   
    def forward(self,x:torch.Tensor):
        chunk=x.chunk(x.size(-1),dim=2)
        out=torch.Tensor([]).to(x.device)

        for i in range(len(chunk)):
            out=torch.cat((out,chunk[i]+self.pe[:chunk[i].size(0),...]),dim=2)

        return out

def transformer_generate_tgt_mask(length,device):
    mask=torch.tril(torch.ones(length,length,device=device))==1
    mask=(
        mask.float()
        .masked_fill(mask==0,float("-inf"))
        .masked_fill(mask==1,float(0.0))
    )

    return mask

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self,n_encoder_inputs,n_decoder_inputs,Sequence_length,d_model=512,dropout=0.1,num_layer=8):
        super(Transformer,self).__init__()
        
        self.input_pos_embedding=torch.nn.Embedding(500,embedding_dim=d_model)
        self.target_pos_embedding=torch.nn.Embedding(500,embedding_dim=d_model)
        
        encoder_layer=torch.nn.TransformerEncoderLayer(d_model=d_model,nhead=num_layer,dropout=dropout,dim_feedforward=4*d_model)
        decoder_layer=torch.nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model,nhead=num_layer,dropout=dropout,dim_feedforward=4*d_model)
        
        self.encoder=torch.nn.TransformerEncoder(encoder_layer,num_layers=2)
        self.decoder=torch.nn.TransformerDecoder(decoder_layer,num_layers=4)
        
        self.lstm=nn.LSTM(len_int,len_int,num_layers=1,bidirectional=False)
        self.input_projection=torch.nn.Linear(n_encoder_inputs,d_model)
        self.output_projection=torch.nn.Linear(n_decoder_inputs,d_model)
        
        self.linear=torch.nn.Linear(d_model,1)
        self.ziji_add_linear=torch.nn.Linear(Sequence_length,1)
        self.relu=F.relu
   
    def encode_in(self,src):
        src_start=self.input_projection(src).permute(1,0,2)
        in_sequence_len,batch_size=src_start.size(0),src_start.size(1)
        
        pos_encoder=(torch.arange(0,in_sequence_len,device=src.device).unsqueeze(0).repeat(batch_size,1))
        pos_encoder=self.input_pos_embedding(pos_encoder).permute(1,0,2)

        src=src_start+pos_encoder
        src=self.encoder(src)+src_start
        return src
   
    def decode_out(self,tgt,memory):
        tgt_start=self.output_projection(tgt).permute(1,0,2)
        out_sequence_len,batch_size=tgt_start.size(0),tgt_start.size(1)

        pos_decoder=(torch.arange(0,out_sequence_len,device=tgt.device).unsqueeze(0).repeat(batch_size,1))
        pos_decoder=self.target_pos_embedding(pos_decoder).permute(1,0,2)

        tgt=tgt_start+pos_decoder
        tgt_mask=transformer_generate_tgt_mask(out_sequence_len,tgt.device)

        out=self.decoder(tgt=tgt,memory=memory,tgt_mask=tgt_mask)+tgt_start
        out=out.permute(1,0,2)
        out=self.linear(out)
        return out
        
    def forward(self,src,target_in):
        lstm_out,(h_n,c_n)=self.lstm(src)
        src=self.encode_in(self.relu(lstm_out))
        out=self.decode_out(tgt=target_in,memory=src)
        out=out.squeeze(2)
        out=self.ziji_add_linear(out)
        return out
这是一个pytorch写的transformer模型，能不能将它转换成tensorflow代码
@FishC

FishC

WTMGCLGGA 发表于 2023-12-26 09:20
class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __in ...

能够将PyTorch的Transformer模型转换成TensorFlow代码，但是需要进行一些适应性修改。

首先，需要创建一个PositionalEncoding类，在其中定义初始化函数和前向传播函数。在前向传播函数中，使用tf.range代替torch.arange，使用tf.cos和tf.sin代替torch.cos和torch.sin，使用tf.exp代替torch.exp。最后返回的pe的形状需要进行修改。

import tensorflow as tfimport numpy as npclass PositionalEncoding(tf.keras.layers.Layer):    def __init__(self, d_model, max_len=5000):        super(PositionalEncoding, self).__init__()        pe = tf.zeros((max_len, d_model))        position = tf.range(0, max_len, dtype=tf.float32)[:, tf.newaxis]        div_term = tf.exp(tf.range(0, d_model, 2, dtype=tf.float32) * (-np.log(10000.0) / d_model))        pe[:, 0::2] = tf.sin(position * div_term)        pe[:, 1::2] = tf.cos(position * div_term)        pe = pe[tf.newaxis, ...]        self.pe = pe    def call(self, x):        chunk = tf.split(x, x.shape[-1], axis=-1)        out = []        for i in range(len(chunk)):            out.append(chunk[i] + self.pe[:, :chunk[i].shape[0], :])        return tf.concat(out, axis=-1)

接下来可以定义Transformer类，修改input_pos_embedding和target_pos_embedding为tf.keras.layers.Embedding，修改torch.nn.TransformerEncoderLayer和torch.nn.TransformerDecoderLayer为tf.keras.layers.MultiHeadAttention和tf.keras.layers.Dense。

class Transformer(tf.keras.Model):    def __init__(self, n_encoder_inputs, n_decoder_inputs, Sequence_length, d_model=512, dropout=0.1, num_layer=8):        super(Transformer, self).__init__()        self.input_pos_embedding = tf.keras.layers.Embedding(500, d_model)        self.target_pos_embedding = tf.keras.layers.Embedding(500, d_model)        encoder_layer = tf.keras.layers.MultiHeadAttention(num_heads=num_layer, key_dim=d_model)        decoder_layer = tf.keras.layers.MultiHeadAttention(num_heads=num_layer, key_dim=d_model)                self.encoder = tf.keras.layers.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=2)        self.decoder = tf.keras.layers.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=4)                self.lstm = tf.keras.layers.LSTM(len_int, len_int, num_layers=1, bidirectional=False)        self.input_projection = tf.keras.layers.Dense(d_model)        self.output_projection = tf.keras.layers.Dense(d_model)        self.linear = tf.keras.layers.Dense(1)        self.ziji_add_linear = tf.keras.layers.Dense(1)        self.relu = tf.keras.activations.relu    def encode_in(self, src):        src_start = self.input_projection(src)        in_sequence_len, batch_size = tf.shape(src_start)                pos_encoder = tf.range(0, in_sequence_len)[:, tf.newaxis]        pos_encoder = self.input_pos_embedding(pos_encoder)        src = src_start + pos_encoder        src = self.encoder(src, training=False) + src_start        return src        def decode_out(self, tgt, memory):        tgt_start = self.output_projection(tgt)        out_sequence_len, batch_size = tf.shape(tgt_start)        pos_decoder = tf.range(0, out_sequence_len)[:, tf.newaxis]        pos_decoder = self.target_pos_embedding(pos_decoder)        tgt = tgt_start + pos_decoder        tgt_mask = tf.linalg.band_part(tf.ones((out_sequence_len, out_sequence_len)), -1, 0)        out = self.decoder(tgt=tgt, memory=memory, tgt_mask=tgt_mask, training=False) + tgt_start        out = self.linear(out)        return out        def call(self, src, target_in):        lstm_out = self.lstm(src)        src = self.encode_in(self.relu(lstm_out))        out = self.decode_out(tgt=target_in, memory=src)        out = tf.squeeze(out, axis=-1)        out = self.ziji_add_linear(out)        return out

请注意，这只是一个大致的转换指南，并且可能还需要进一步修改以适应您的具体需求。转换后的代码尚未经过测试，您可能需要自行调试和调整以使其正常工作。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

WTMGCLGGA

我需要用transformer模型解决一个时间序列预测问题，使用前5个时间步的5个特征来预测未来1个时间步的1个特征，请用tensorflow帮我写一个transformer模型，需要包括定义编码器、解码器、位置编码层、掩码层、多头注意力机制层、前向传播层、各个子层之间的残差连接和标准化层，等transformer结构中需要的层
@FishC

FishC

WTMGCLGGA 发表于 2023-12-26 09:31
我需要用transformer模型解决一个时间序列预测问题， ...

好的，下面是一个使用TensorFlow实现的Transformer模型的代码示例：

import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import Dense, LayerNormalization# 定义位置编码层class PositionalEncoding(tf.keras.layers.Layer):    def __init__(self, max_seq_len, d_model):        super(PositionalEncoding, self).__init__()        self.max_seq_len = max_seq_len        self.d_model = d_model    def get_angles(self, pos, i, d_model):        angle_rates = 1 / tf.pow(10000, (2 * (i // 2)) / tf.cast(d_model, tf.float32))        return pos * angle_rates    def call(self, inputs):        position = tf.range(start=0, limit=self.max_seq_len, delta=1)        angle_rads = self.get_angles(position[:, tf.newaxis], tf.range(start=0, limit=self.d_model, delta=2), self.d_model)        # 使用正弦和余弦函数来给定不同位置的编码值        sines = tf.math.sin(angle_rads[:, 0::2])        cosines = tf.math.cos(angle_rads[:, 1::2])        position_encoding = tf.concat([sines, cosines], axis=-1)        return inputs + tf.cast(position_encoding, dtype=tf.float32)# 定义多头注意力机制层class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer):    def __init__(self, d_model, num_heads):        super(MultiHeadAttention, self).__init__()        self.num_heads = num_heads        self.d_model = d_model        assert d_model % self.num_heads == 0        self.depth = d_model // self.num_heads        self.wq = Dense(d_model)        self.wk = Dense(d_model)        self.wv = Dense(d_model)        self.dense = Dense(d_model)    def split_heads(self, x, batch_size):        x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.num_heads, self.depth))        return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])    def call(self, v, k, q, mask):        batch_size = tf.shape(q)[0]        q = self.wq(q)        k = self.wk(k)        v = self.wv(v)        q = self.split_heads(q, batch_size)        k = self.split_heads(k, batch_size)        v = self.split_heads(v, batch_size)        scaled_attention, attention_weights = self.scaled_dot_product_attention(q, k, v, mask)        scaled_attention = tf.transpose(scaled_attention, perm=[0, 2, 1, 3])        concat_attention = tf.reshape(scaled_attention, (batch_size, -1, self.d_model))        output = self.dense(concat_attention)        return output, attention_weights    def scaled_dot_product_attention(self, q, k, v, mask):        matmul_qk = tf.matmul(q, k, transpose_b=True)        dk = tf.cast(tf.shape(k)[-1], tf.float32)        scaled_attention_logits = matmul_qk / tf.math.sqrt(dk)        if mask is not None:            scaled_attention_logits += (mask * -1e9)        attention_weights = tf.nn.softmax(scaled_attention_logits, axis=-1)        output = tf.matmul(attention_weights, v)        return output, attention_weights# 定义前向传播层def point_wise_feed_forward_network(d_model, dff):    return tf.keras.Sequential([        Dense(dff, activation='relu'),        Dense(d_model)    ])# 定义编码器class EncoderLayer(tf.keras.layers.Layer):    def __init__(self, d_model, num_heads, dff, rate=0.1):        super(EncoderLayer, self).__init__()        self.mha = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)        self.ffn = point_wise_feed_forward_network(d_model, dff)        self.layernorm1 = LayerNormalization(epsilon=1e-6)        self.layernorm2 = LayerNormalization(epsilon=1e-6)        self.dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(rate)        self.dropout2 = tf.keras.layers.Dropout(rate)    def call(self, x, training, mask):        attn_output, _ = self.mha(x, x, x, mask)        attn_output = self.dropout1(attn_output, training=training)        out1 = self.layernorm1(x + attn_output)        ffn_output = self.ffn(out1)        ffn_output = self.dropout2(ffn_output, training=training)        out2 = self.layernorm2(out1 + ffn_output)        return out2# 定义解码器class DecoderLayer(tf.keras.layers.Layer):    def __init__(self, d_model, num_heads, dff, rate=0.1):        super(DecoderLayer, self).__init__()        self.mha1 = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)        self.mha2 = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)        self.ffn = point_wise_feed_forward_network(d_model, dff)        self.layernorm1 = LayerNormalization(epsilon=1e-6)        self.layernorm2 = LayerNormalization(epsilon=1e-6)        self.layernorm3 = LayerNormalization(epsilon=1e-6)        self.dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(rate)        self.dropout2 = tf.keras.layers.Dropout(rate)        self.dropout3 = tf.keras.layers.Dropout(rate)    def call(self, x, enc_output, training, look_ahead_mask, padding_mask):        attn1, attn_weights_block1 = self.mha1(x, x, x, look_ahead_mask)        attn1 = self.dropout1(attn1, training=training)        out1 = self.layernorm1(attn1 + x)        attn2, attn_weights_block2 = self.mha2(enc_output, enc_output, out1, padding_mask)        attn2 = self.dropout2(attn2, training=training)        out2 = self.layernorm2(attn2 + out1)        ffn_output = self.ffn(out2)        ffn_output = self.dropout3(ffn_output, training=training)        out3 = self.layernorm3(ffn_output + out2)        return out3# 定义Transformer模型class Transformer(tf.keras.Model):    def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, dff, input_vocab_size, maximum_position_encoding, rate=0.1):        super(Transformer, self).__init__()        self.d_model = d_model        self.num_layers = num_layers        self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(input_vocab_size, d_model)        self.pos_encoding = PositionalEncoding(maximum_position_encoding, d_model)        self.enc_layers = [EncoderLayer(d_model, num_heads, dff, rate) for _ in range(num_layers)]        self.dropout = tf.keras.layers.Dropout(rate)    def call(self, x, training, mask):        seq_len = tf.shape(x)[1]        x = self.embedding(x)        x *= tf.math.sqrt(tf.cast(self.d_model, tf.float32))        x = self.pos_encoding(x)        x = self.dropout(x, training=training)        for i in range(self.num_layers):            x = self.enc_layers[i](x, training, mask)        return x# 定义编码器和解码器的超参数num_layers = 4d_model = 128dff = 512num_heads = 8input_vocab_size = 10000maximum_position_encoding = 5000# 实例化Transformer模型transformer = Transformer(num_layers, d_model, num_heads, dff, input_vocab_size, maximum_position_encoding)# 使用一个随机输入进行测试sample_input = tf.random.uniform((64, 10))sample_output = transformer(sample_input, training=False, mask=None)print(sample_output.shape)

请注意，这只是一个基本的Transformer模型框架，并不包括完整的时间序列预测代码。您还需要在此基础上添加适用于您的时间序列预测问题的特定层、损失函数和优化器等。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。