[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：

1. import tensorflow as tf
2. import numpy as np

复制代码

接下来，我们定义一些超参数：

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

复制代码

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。

1. class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer):
2.     def __init__(self, d_model, num_heads):
3.         super(MultiHeadAttention, self).__init__()
4.         self.num_heads = num_heads
5.         self.d_model = d_model
6.         
7.         assert d_model % self.num_heads == 0
8.         
9.         self.depth = d_model // self.num_heads
10.         
11.         self.wq = tf.keras.layers.Dense(d_model)
12.         self.wk = tf.keras.layers.Dense(d_model)
13.         self.wv = tf.keras.layers.Dense(d_model)
14.         
15.         self.dense = tf.keras.layers.Dense(d_model)
16.         
17.     def split_heads(self, x, batch_size):
18.         x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.num_heads, self.depth))
19.         return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])
20.    
21.     def call(self, v, k, q, mask):
22.         batch_size = tf.shape(q)[0]
23.         
24.         q = self.wq(q)
25.         k = self.wk(k)
26.         v = self.wv(v)
27.         
28.         q = self.split_heads(q, batch_size)
29.         k = self.split_heads(k, batch_size)
30.         v = self.split_heads(v, batch_size)
31.         
32.         scaled_attention_logits = tf.matmul(q, k, transpose_b=True)  
33.         
34.         scaled_attention_logits /= tf.math.sqrt(tf.cast(self.depth, tf.float32))
35.         
36.         if mask is not None:
37.             scaled_attention_logits += (mask * -1e9)
38.         
39.         attention_weights = tf.nn.softmax(scaled_attention_logits, axis=-1)
40.         
41.         output = tf.matmul(attention_weights, v)
42.         output = tf.transpose(output, perm=[0, 2, 1, 3])
43.         output = tf.reshape(output, (batch_size, -1, self.d_model))
44.         
45.         output = self.dense(output)
46.         
47.         return output, attention_weights
49. class PointWiseFeedForwardNetwork(tf.keras.layers.Layer):
50.     def __init__(self, d_model, num_units):
51.         super(PointWiseFeedForwardNetwork, self).__init__()
52.         self.d_model = d_model
53.         self.num_units = num_units
54.         
55.         self.fc1 = tf.keras.layers.Dense(num_units, activation=tf.nn.relu)
56.         self.fc2 = tf.keras.layers.Dense(d_model)
57.         
58.     def call(self, x):
59.         output = self.fc1(x)
60.         output = self.fc2(output)
61.         return output
62.       
63. class PositionalEncoding(tf.keras.layers.Layer):
64.     def __init__(self, position, d_model):
65.         super(PositionalEncoding, self).__init__()
66.         self.position = position
67.         self.d_model = d_model
68.         
69.         self.pos_encoding = self.positional_encoding(position, d_model)
70.         
71.     def get_angles(self, position, i, d_model):
72.         angles = 1 / tf.pow(10000, (2 * (i // 2)) / tf.cast(d_model, tf.float32))
73.         return position * angles
74.    
75.     def positional_encoding(self, position, d_model):
76.         angle_rads = self.get_angles(
77.             position=tf.range(position, dtype=tf.float32)[:, tf.newaxis],
78.             i=tf.range(d_model, dtype=tf.float32)[tf.newaxis, :],
79.             d_model=d_model)
80.         
81.         sines = tf.math.sin(angle_rads[:, 0::2])
82.         cosines = tf.math.cos(angle_rads[:, 1::2])
83.         
84.         pos_encoding = tf.concat([sines, cosines], axis=-1)
85.         pos_encoding = pos_encoding[tf.newaxis, ...]
86.         
87.         return tf.cast(pos_encoding, tf.float32)
88.    
89.     def call(self, inputs):
90.         return inputs + self.pos_encoding[:, :tf.shape(inputs)[1], :]
91.       
92. def create_padding_mask(seq):
93.     seq = tf.cast(tf.math.equal(seq, 0), tf.float32)
94.     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

复制代码

接下来，我们定义编码器和解码器：

1. class EncoderLayer(tf.keras.layers.Layer):
2.     def __init__(self, d_model, num_heads, units, dropout_rate):
3.         super(EncoderLayer, self).__init__()
4.         self.mha = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
5.         self.ffn = PointWiseFeedForwardNetwork(d_model, units)
6.         
7.         self.layer_norm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
8.         self.layer_norm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
9.         
10.         self.dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate)
11.         self.dropout2 = tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate)
12.         
13.     def call(self, x, training, mask):
14.         attn_output, _ = self.mha(x, x, x, mask)  
15.         attn_output = self.dropout1(attn_output, training=training)
16.         out1 = self.layer_norm1(x + attn_output)  
17.         
18.         ffn_output = self.ffn(out1)
19.         ffn_output = self.dropout2(ffn_output, training=training)
20.         out2 = self.layer_norm2(out1 + ffn_output)  
21.         
22.         return out2
24. class DecoderLayer(tf.keras.layers.Layer):
25.     def __init__(self, d_model, num_heads, units, dropout_rate):
26.         super(DecoderLayer, self).__init__()
27.         self.mha1 = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
28.         self.mha2 = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
29.         
30.         self.ffn = PointWiseFeedForwardNetwork(d_model, units)
31.         
32.         self.layer_norm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
33.         self.layer_norm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
34.         self.layer_norm3 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
35.         
36.         self.dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate)
37.         self.dropout2 = tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate)
38.         self.dropout3 = tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate)
39.         
40.     def call(self, x, enc_output, training,
41.            look_ahead_mask, padding_mask):
42.         attn1, attn_weights_block1 = self.mha1(x, x, x, look_ahead_mask)
43.         attn1 = self.dropout1(attn1, training=training)
44.         out1 = self.layer_norm1(attn1 + x)
45.         
46.         attn2, attn_weights_block2 = self.mha2(
47.             enc_output, enc_output, out1, padding_mask)  
48.         attn2 = self.dropout2(attn2, training=training)
49.         out2 = self.layer_norm2(attn2 + out1)  
50.         
51.         ffn_output = self.ffn(out2)  
52.         ffn_output = self.dropout3(ffn_output, training=training)
53.         out3 = self.layer_norm3(ffn_output + out2)  
54.         
55.         return out3, attn_weights_block1, attn_weights_block2

复制代码

然后是编码器和解码器的堆叠：

1. class Encoder(tf.keras.layers.Layer):
2.     def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, units, dropout_rate,
3.                max_seq_len):
4.         super(Encoder, self).__init__()
5.         self.d_model = d_model
6.         self.num_layers = num_layers
7.         
8.         self.embedding = tf.keras.layers.Dense(d_model)
9.         self.pos_encoding = PositionalEncoding(max_seq_len, d_model)
10.         self.enc_layers = [EncoderLayer(d_model, num_heads, units,
11.                                        dropout_rate) for _ in range(num_layers)]
12.         
13.     def call(self, x, training, mask):
14.         x = self.embedding(x)
15.         x *= tf.math.sqrt(tf.cast(self.d_model, tf.float32))
16.         x = self.pos_encoding(x)
17.         
18.         for i in range(self.num_layers):
19.             x = self.enc_layers[i](x, training, mask)
20.             
21.         return x
23. class Decoder(tf.keras.layers.Layer):
24.     def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, units, dropout_rate,
25.                max_seq_len):
26.         super(Decoder, self).__init__()
27.         self.d_model = d_model
28.         self.num_layers = num_layers
29.         
30.         self.embedding = tf.keras.layers.Dense(d_model)
31.         self.pos_encoding = PositionalEncoding(max_seq_len, d_model)
32.         self.dec_layers = [DecoderLayer(d_model, num_heads, units,
33.                                         dropout_rate) for _ in range(num_layers)]
34.         
35.     def call(self, x, enc_output, training,
36.            look_ahead_mask, padding_mask):
37.         x = self.embedding(x)
38.         x *= tf.math.sqrt(tf.cast(self.d_model, tf.float32))
39.         x = self.pos_encoding(x)
40.         
41.         for i in range(self.num_layers):
42.             x, block1, block2 = self.dec_layers[i](x, enc_output, training,
43.                                                   look_ahead_mask, padding_mask)
44.         
45.         return x

复制代码

最后，我们定义Transformer模型：

1. class Transformer(tf.keras.Model):
2.     def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, units, dropout_rate,
3.                max_seq_len):
4.         super(Transformer, self).__init__()
5.         self.encoder = Encoder(num_layers, d_model, num_heads, units,
6.                                dropout_rate, max_seq_len)
7.         self.decoder = Decoder(num_layers, d_model, num_heads, units,
8.                                dropout_rate, max_seq_len)
9.         self.final_layer = tf.keras.layers.Dense(1)
10.         
11.     def call(self, inp, tar, training, enc_padding_mask,
12.              look_ahead_mask, dec_padding_mask):
13.         enc_output = self.encoder(inp, training, enc_padding_mask)
14.         
15.         dec_output = self.decoder(
16.             tar, enc_output, training, look_ahead_mask, dec_padding_mask)
17.         
18.         final_output = self.final_layer(dec_output)
19.         
20.         return final_output

复制代码

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：

1. # 生成随机时间序列数据
2. N = 1000
3. t = 10
4. F = 5
5. X = np.random.rand(N, t, F)
6. y = np.random.rand(N, 1)
8. # 划分训练集和测试集
9. train_ratio = 0.8
10. train_size = int(N * train_ratio)
11. X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
12. y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]
14. # 创建掩码
15. train_padding_mask = create_padding_mask(X_train[:, :, 0])
16. train_look_ahead_mask = create_look_ahead_mask(tf.shape(X_train)[1])
17. train_dec_padding_mask = create_padding_mask(X_train[:, :, 0])
19. # 设置超参数
20. num_layers = 2
21. d_model = 32
22. num_heads = 4
23. units = 64
24. dropout_rate = 0.1
25. max_seq_len = t
27. # 创建和训练模型
28. model = Transformer(num_layers, d_model, num_heads, units,
29.                     dropout_rate, max_seq_len)
31. loss_object = tf.keras.losses.MeanSquaredError()
32. optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
34. train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss')
35. train_accuracy = tf.keras.metrics.MeanSquaredError(name='train_mse')
37. @tf.function
38. def train_step(inp, tar):
39.     tar_inp = tar[:, :-1]
40.     tar_real = tar[:, 1:]
41.    
42.     with tf.GradientTape() as tape:
43.         predictions = model(inp, tar_inp, True,
44.                             train_padding_mask,
45.                             train_look_ahead_mask,
46.                             train_dec_padding_mask)
47.         loss = loss_function(tar_real, predictions)
48.         
49.     gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
50.     optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
51.    
52.     train_loss(loss)
53.     train_accuracy(tar_real, predictions)
54.    
55. EPOCHS = 10
56. BATCH_SIZE = 16
58. for epoch in range(EPOCHS):
59.     train_loss.reset_states()
60.     train_accuracy.reset_states()
61.    
62.     for i in range(0, train_size, BATCH_SIZE):
63.         inp = X_train[i:i+BATCH_SIZE]
64.         tar = y_train[i:i+BATCH_SIZE]
65.         train_step(inp, tar)
66.         
67.     print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {train_loss.result()}, MSE: {train_accuracy.result()}')
69. # 进行测试
70. test_padding_mask = create_padding_mask(X_test[:, :, 0])
71. test_look_ahead_mask = create_look_ahead_mask(tf.shape(X_test)[1])
72. test_dec_padding_mask = create_padding_mask(X_test[:, :, 0])
74. predictions = model(X_test, X_test[:, :-1], False,
75.                     test_padding_mask,
76.                     test_look_ahead_mask,
77.                     test_dec_padding_mask)
79. test_loss = loss_object(y_test[:, 1:], predictions)
80. print(f'Test Loss: {test_loss}, MSE: {tf.reduce_mean(tf.square(y_test[:, 1:] - predictions))}')

复制代码

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！

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。

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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：

1. import tensorflow as tf
2. from tensorflow import keras
3. from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Dropout
4. from tensorflow.keras.models import Model

复制代码

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：

1. class Transformer(tf.keras.Model):
2.     def __init__(self, d_model, num_heads, d_feedforward, num_layers, dropout_rate):
3.         super(Transformer, self).__init__()
4.         self.num_layers = num_layers
5.         
6.         self.attention_layers = [SelfAttention(d_model, num_heads, dropout_rate) for _ in range(num_layers)]
7.         self.feed_forward_layers = [FeedForward(d_model, d_feedforward, dropout_rate) for _ in range(num_layers)]
8.         
9.     def call(self, inputs):
10.         x = inputs
11.         for i in range(self.num_layers):
12.             x = self.attention_layers[i](x)
13.             x = self.feed_forward_layers[i](x)
14.         return x

复制代码

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：

1. class SelfAttention(tf.keras.layers.Layer):
2.     def __init__(self, d_model, num_heads, dropout_rate):
3.         super(SelfAttention, self).__init__()
4.         self.multi_head_attention = tf.keras.layers.MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=d_model)
5.         self.dropout = tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate)
7.     def call(self, inputs):
8.         x = inputs
9.         attention_output = self.multi_head_attention(x, x)
10.         attention_output = self.dropout(attention_output)
11.         return attention_output + x
14. class FeedForward(tf.keras.layers.Layer):
15.     def __init__(self, d_model, d_feedforward, dropout_rate):
16.         super(FeedForward, self).__init__()
17.         self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(d_feedforward, activation='relu')
18.         self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(d_model)
19.         self.dropout = tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate)
21.     def call(self, inputs):
22.         x = inputs
23.         x = self.dense1(x)
24.         x = self.dropout(x)
25.         x = self.dense2(x)
26.         x = self.dropout(x)
27.         return x + inputs

复制代码

最后，我们可以将整个模型放在Transformer类中，并进行训练：

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

复制代码

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~

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

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：

1. import torch
2. import math
5. class PositionalEncoding(nn.Module):
6.     def __init__(self, d_model, dropout, max_len=5000):
7.         super(PositionalEncoding, self).__init__()
8.         self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)
10.         # 初始化位置编码矩阵
11.         pe = torch.zeros(max_len, d_model)
12.         position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
13.         div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model))
14.         pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
15.         pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
16.         pe = pe.unsqueeze(0).transpose(0, 1)
18.         self.register_buffer('pe', pe)
20.     def forward(self, x):
21.         x = x + self.pe[:x.size(0), :]
22.         return self.dropout(x)

复制代码

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：

1. class Transformer(nn.Module):
2.     def __init__(self, d_model, nhead, num_layers, dim_feedforward, dropout):
3.         super(Transformer, self).__init__()
5.         self.position_encoding = PositionalEncoding(d_model, dropout)
6.         self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(
7.             nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout),
8.             num_layers
9.         )
11.     def forward(self, src):
12.         src = self.position_encoding(src)
13.         output = self.transformer_encoder(src)
14.         return output

复制代码

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：

1. import tensorflow as tf
2. import numpy as np
4. def positional_encoding(max_len, d_model):
5.     # 创建位置编码矩阵
6.     pos_enc = np.zeros((max_len, d_model))
7.     for pos in range(max_len):
8.         for i in range(d_model):
9.             # 根据公式计算位置编码值
10.             angle = pos / np.power(10000, 2 * i / d_model)
11.             pos_enc[pos, i] = np.sin(angle) if i % 2 == 0 else np.cos(angle)
12.    
13.     return tf.convert_to_tensor(pos_enc, dtype=tf.float32)
15. # 测试位置编码层
16. max_len = 10
17. d_model = 16
18. pos_enc = positional_encoding(max_len, d_model)
19. print(pos_enc)

复制代码

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：

1. import tensorflow as tf
2. import numpy as np

复制代码

接下来，我们定义一些超参数：

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

复制代码

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。

1. class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer):
2.     def __init__(self, d_model, num_heads):
3.         super(MultiHeadAttention, self).__init__()
4.         self.num_heads = num_heads
5.         self.d_model = d_model
6.         
7.         assert d_model % self.num_heads == 0
8.         
9.         self.depth = d_model // self.num_heads
10.         
11.         self.wq = tf.keras.layers.Dense(d_model)
12.         self.wk = tf.keras.layers.Dense(d_model)
13.         self.wv = tf.keras.layers.Dense(d_model)
14.         
15.         self.dense = tf.keras.layers.Dense(d_model)
16.         
17.     def split_heads(self, x, batch_size):
18.         x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.num_heads, self.depth))
19.         return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])
20.    
21.     def call(self, v, k, q, mask):
22.         batch_size = tf.shape(q)[0]
23.         
24.         q = self.wq(q)
25.         k = self.wk(k)
26.         v = self.wv(v)
27.         
28.         q = self.split_heads(q, batch_size)
29.         k = self.split_heads(k, batch_size)
30.         v = self.split_heads(v, batch_size)
31.         
32.         scaled_attention_logits = tf.matmul(q, k, transpose_b=True)  
33.         
34.         scaled_attention_logits /= tf.math.sqrt(tf.cast(self.depth, tf.float32))
35.         
36.         if mask is not None:
37.             scaled_attention_logits += (mask * -1e9)
38.         
39.         attention_weights = tf.nn.softmax(scaled_attention_logits, axis=-1)
40.         
41.         output = tf.matmul(attention_weights, v)
42.         output = tf.transpose(output, perm=[0, 2, 1, 3])
43.         output = tf.reshape(output, (batch_size, -1, self.d_model))
44.         
45.         output = self.dense(output)
46.         
47.         return output, attention_weights
49. class PointWiseFeedForwardNetwork(tf.keras.layers.Layer):
50.     def __init__(self, d_model, num_units):
51.         super(PointWiseFeedForwardNetwork, self).__init__()
52.         self.d_model = d_model
53.         self.num_units = num_units
54.         
55.         self.fc1 = tf.keras.layers.Dense(num_units, activation=tf.nn.relu)
56.         self.fc2 = tf.keras.layers.Dense(d_model)
57.         
58.     def call(self, x):
59.         output = self.fc1(x)
60.         output = self.fc2(output)
61.         return output
62.       
63. class PositionalEncoding(tf.keras.layers.Layer):
64.     def __init__(self, position, d_model):
65.         super(PositionalEncoding, self).__init__()
66.         self.position = position
67.         self.d_model = d_model
68.         
69.         self.pos_encoding = self.positional_encoding(position, d_model)
70.         
71.     def get_angles(self, position, i, d_model):
72.         angles = 1 / tf.pow(10000, (2 * (i // 2)) / tf.cast(d_model, tf.float32))
73.         return position * angles
74.    
75.     def positional_encoding(self, position, d_model):
76.         angle_rads = self.get_angles(
77.             position=tf.range(position, dtype=tf.float32)[:, tf.newaxis],
78.             i=tf.range(d_model, dtype=tf.float32)[tf.newaxis, :],
79.             d_model=d_model)
80.         
81.         sines = tf.math.sin(angle_rads[:, 0::2])
82.         cosines = tf.math.cos(angle_rads[:, 1::2])
83.         
84.         pos_encoding = tf.concat([sines, cosines], axis=-1)
85.         pos_encoding = pos_encoding[tf.newaxis, ...]
86.         
87.         return tf.cast(pos_encoding, tf.float32)
88.    
89.     def call(self, inputs):
90.         return inputs + self.pos_encoding[:, :tf.shape(inputs)[1], :]
91.       
92. def create_padding_mask(seq):
93.     seq = tf.cast(tf.math.equal(seq, 0), tf.float32)
94.     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

复制代码

接下来，我们定义编码器和解码器：

1. class EncoderLayer(tf.keras.layers.Layer):
2.     def __init__(self, d_model, num_heads, units, dropout_rate):
3.         super(EncoderLayer, self).__init__()
4.         self.mha = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
5.         self.ffn = PointWiseFeedForwardNetwork(d_model, units)
6.         
7.         self.layer_norm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
8.         self.layer_norm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
9.         
10.         self.dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate)
11.         self.dropout2 = tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate)
12.         
13.     def call(self, x, training, mask):
14.         attn_output, _ = self.mha(x, x, x, mask)  
15.         attn_output = self.dropout1(attn_output, training=training)
16.         out1 = self.layer_norm1(x + attn_output)  
17.         
18.         ffn_output = self.ffn(out1)
19.         ffn_output = self.dropout2(ffn_output, training=training)
20.         out2 = self.layer_norm2(out1 + ffn_output)  
21.         
22.         return out2
24. class DecoderLayer(tf.keras.layers.Layer):
25.     def __init__(self, d_model, num_heads, units, dropout_rate):
26.         super(DecoderLayer, self).__init__()
27.         self.mha1 = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
28.         self.mha2 = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
29.         
30.         self.ffn = PointWiseFeedForwardNetwork(d_model, units)
31.         
32.         self.layer_norm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
33.         self.layer_norm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
34.         self.layer_norm3 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
35.         
36.         self.dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate)
37.         self.dropout2 = tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate)
38.         self.dropout3 = tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate)
39.         
40.     def call(self, x, enc_output, training,
41.            look_ahead_mask, padding_mask):
42.         attn1, attn_weights_block1 = self.mha1(x, x, x, look_ahead_mask)
43.         attn1 = self.dropout1(attn1, training=training)
44.         out1 = self.layer_norm1(attn1 + x)
45.         
46.         attn2, attn_weights_block2 = self.mha2(
47.             enc_output, enc_output, out1, padding_mask)  
48.         attn2 = self.dropout2(attn2, training=training)
49.         out2 = self.layer_norm2(attn2 + out1)  
50.         
51.         ffn_output = self.ffn(out2)  
52.         ffn_output = self.dropout3(ffn_output, training=training)
53.         out3 = self.layer_norm3(ffn_output + out2)  
54.         
55.         return out3, attn_weights_block1, attn_weights_block2

复制代码

然后是编码器和解码器的堆叠：

1. class Encoder(tf.keras.layers.Layer):
2.     def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, units, dropout_rate,
3.                max_seq_len):
4.         super(Encoder, self).__init__()
5.         self.d_model = d_model
6.         self.num_layers = num_layers
7.         
8.         self.embedding = tf.keras.layers.Dense(d_model)
9.         self.pos_encoding = PositionalEncoding(max_seq_len, d_model)
10.         self.enc_layers = [EncoderLayer(d_model, num_heads, units,
11.                                        dropout_rate) for _ in range(num_layers)]
12.         
13.     def call(self, x, training, mask):
14.         x = self.embedding(x)
15.         x *= tf.math.sqrt(tf.cast(self.d_model, tf.float32))
16.         x = self.pos_encoding(x)
17.         
18.         for i in range(self.num_layers):
19.             x = self.enc_layers[i](x, training, mask)
20.             
21.         return x
23. class Decoder(tf.keras.layers.Layer):
24.     def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, units, dropout_rate,
25.                max_seq_len):
26.         super(Decoder, self).__init__()
27.         self.d_model = d_model
28.         self.num_layers = num_layers
29.         
30.         self.embedding = tf.keras.layers.Dense(d_model)
31.         self.pos_encoding = PositionalEncoding(max_seq_len, d_model)
32.         self.dec_layers = [DecoderLayer(d_model, num_heads, units,
33.                                         dropout_rate) for _ in range(num_layers)]
34.         
35.     def call(self, x, enc_output, training,
36.            look_ahead_mask, padding_mask):
37.         x = self.embedding(x)
38.         x *= tf.math.sqrt(tf.cast(self.d_model, tf.float32))
39.         x = self.pos_encoding(x)
40.         
41.         for i in range(self.num_layers):
42.             x, block1, block2 = self.dec_layers[i](x, enc_output, training,
43.                                                   look_ahead_mask, padding_mask)
44.         
45.         return x

复制代码

最后，我们定义Transformer模型：

1. class Transformer(tf.keras.Model):
2.     def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, units, dropout_rate,
3.                max_seq_len):
4.         super(Transformer, self).__init__()
5.         self.encoder = Encoder(num_layers, d_model, num_heads, units,
6.                                dropout_rate, max_seq_len)
7.         self.decoder = Decoder(num_layers, d_model, num_heads, units,
8.                                dropout_rate, max_seq_len)
9.         self.final_layer = tf.keras.layers.Dense(1)
10.         
11.     def call(self, inp, tar, training, enc_padding_mask,
12.              look_ahead_mask, dec_padding_mask):
13.         enc_output = self.encoder(inp, training, enc_padding_mask)
14.         
15.         dec_output = self.decoder(
16.             tar, enc_output, training, look_ahead_mask, dec_padding_mask)
17.         
18.         final_output = self.final_layer(dec_output)
19.         
20.         return final_output

复制代码

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：

1. # 生成随机时间序列数据
2. N = 1000
3. t = 10
4. F = 5
5. X = np.random.rand(N, t, F)
6. y = np.random.rand(N, 1)
8. # 划分训练集和测试集
9. train_ratio = 0.8
10. train_size = int(N * train_ratio)
11. X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
12. y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]
14. # 创建掩码
15. train_padding_mask = create_padding_mask(X_train[:, :, 0])
16. train_look_ahead_mask = create_look_ahead_mask(tf.shape(X_train)[1])
17. train_dec_padding_mask = create_padding_mask(X_train[:, :, 0])
19. # 设置超参数
20. num_layers = 2
21. d_model = 32
22. num_heads = 4
23. units = 64
24. dropout_rate = 0.1
25. max_seq_len = t
27. # 创建和训练模型
28. model = Transformer(num_layers, d_model, num_heads, units,
29.                     dropout_rate, max_seq_len)
31. loss_object = tf.keras.losses.MeanSquaredError()
32. optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
34. train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss')
35. train_accuracy = tf.keras.metrics.MeanSquaredError(name='train_mse')
37. @tf.function
38. def train_step(inp, tar):
39.     tar_inp = tar[:, :-1]
40.     tar_real = tar[:, 1:]
41.    
42.     with tf.GradientTape() as tape:
43.         predictions = model(inp, tar_inp, True,
44.                             train_padding_mask,
45.                             train_look_ahead_mask,
46.                             train_dec_padding_mask)
47.         loss = loss_function(tar_real, predictions)
48.         
49.     gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
50.     optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
51.    
52.     train_loss(loss)
53.     train_accuracy(tar_real, predictions)
54.    
55. EPOCHS = 10
56. BATCH_SIZE = 16
58. for epoch in range(EPOCHS):
59.     train_loss.reset_states()
60.     train_accuracy.reset_states()
61.    
62.     for i in range(0, train_size, BATCH_SIZE):
63.         inp = X_train[i:i+BATCH_SIZE]
64.         tar = y_train[i:i+BATCH_SIZE]
65.         train_step(inp, tar)
66.         
67.     print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {train_loss.result()}, MSE: {train_accuracy.result()}')
69. # 进行测试
70. test_padding_mask = create_padding_mask(X_test[:, :, 0])
71. test_look_ahead_mask = create_look_ahead_mask(tf.shape(X_test)[1])
72. test_dec_padding_mask = create_padding_mask(X_test[:, :, 0])
74. predictions = model(X_test, X_test[:, :-1], False,
75.                     test_padding_mask,
76.                     test_look_ahead_mask,
77.                     test_dec_padding_mask)
79. test_loss = loss_object(y_test[:, 1:], predictions)
80. print(f'Test Loss: {test_loss}, MSE: {tf.reduce_mean(tf.square(y_test[:, 1:] - predictions))}')

复制代码

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：

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

复制代码

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：

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

复制代码

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：

1. import torch
2. import torch.nn as nn
4. class Transformer(nn.Module):
5.     def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):
6.         super(Transformer, self).__init__()
7.         self.input_size = input_size
8.         self.hidden_size = hidden_size
9.         self.num_layers = num_layers
10.         
11.         self.encoder = nn.TransformerEncoder(nn.TransformerEncoderLayer(input_size, nhead=4), num_layers)
12.         self.decoder = nn.Linear(hidden_size, input_size)
14.     def forward(self, x):
15.         x = self.encoder(x)
16.         x = self.decoder(x)
17.         return x

复制代码

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。

1. import tensorflow as tf
2. from tensorflow.keras import layers
4. class Transformer(tf.keras.Model):
5.     def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):
6.         super(Transformer, self).__init__()
7.         self.input_size = input_size
8.         self.hidden_size = hidden_size
9.         self.num_layers = num_layers
10.         
11.         self.encoder_layers = [
12.             layers.MultiHeadAttention(num_heads=4, key_dim=input_size),
13.             layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6),
14.             layers.Dense(hidden_size, activation="relu")
15.         ]
16.         self.encoder = tf.keras.Sequential(self.encoder_layers)
17.         
18.         self.decoder = layers.Dense(input_size)
20.     def call(self, x):
21.         x = self.encoder(x)
22.         x = self.decoder(x)
23.         return x

复制代码

最后，我们将导出的权重加载到TensorFlow模型中。

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

复制代码

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。

1. import tensorflow as tf
2. import numpy as np
4. class PositionalEncoding(tf.keras.layers.Layer):
5.     def __init__(self, d_model, max_len=5000):
6.         super(PositionalEncoding, self).__init__()
8.         pe = tf.zeros((max_len, d_model))
9.         position = tf.range(0, max_len, dtype=tf.float32)[:, tf.newaxis]
10.         div_term = tf.exp(tf.range(0, d_model, 2, dtype=tf.float32) * (-np.log(10000.0) / d_model))
12.         pe[:, 0::2] = tf.sin(position * div_term)
13.         pe[:, 1::2] = tf.cos(position * div_term)
15.         pe = pe[tf.newaxis, ...]
16.         self.pe = pe
18.     def call(self, x):
19.         chunk = tf.split(x, x.shape[-1], axis=-1)
20.         out = []
21.         for i in range(len(chunk)):
22.             out.append(chunk[i] + self.pe[:, :chunk[i].shape[0], :])
23.         return tf.concat(out, axis=-1)

复制代码

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。

1. class Transformer(tf.keras.Model):
2.     def __init__(self, n_encoder_inputs, n_decoder_inputs, Sequence_length, d_model=512, dropout=0.1, num_layer=8):
3.         super(Transformer, self).__init__()
5.         self.input_pos_embedding = tf.keras.layers.Embedding(500, d_model)
6.         self.target_pos_embedding = tf.keras.layers.Embedding(500, d_model)
8.         encoder_layer = tf.keras.layers.MultiHeadAttention(num_heads=num_layer, key_dim=d_model)
9.         decoder_layer = tf.keras.layers.MultiHeadAttention(num_heads=num_layer, key_dim=d_model)
10.         
11.         self.encoder = tf.keras.layers.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=2)
12.         self.decoder = tf.keras.layers.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=4)
13.         
14.         self.lstm = tf.keras.layers.LSTM(len_int, len_int, num_layers=1, bidirectional=False)
15.         self.input_projection = tf.keras.layers.Dense(d_model)
16.         self.output_projection = tf.keras.layers.Dense(d_model)
17.         self.linear = tf.keras.layers.Dense(1)
18.         self.ziji_add_linear = tf.keras.layers.Dense(1)
19.         self.relu = tf.keras.activations.relu
21.     def encode_in(self, src):
22.         src_start = self.input_projection(src)
23.         in_sequence_len, batch_size = tf.shape(src_start)
24.         
25.         pos_encoder = tf.range(0, in_sequence_len)[:, tf.newaxis]
26.         pos_encoder = self.input_pos_embedding(pos_encoder)
28.         src = src_start + pos_encoder
29.         src = self.encoder(src, training=False) + src_start
30.         return src
31.    
32.     def decode_out(self, tgt, memory):
33.         tgt_start = self.output_projection(tgt)
34.         out_sequence_len, batch_size = tf.shape(tgt_start)
36.         pos_decoder = tf.range(0, out_sequence_len)[:, tf.newaxis]
37.         pos_decoder = self.target_pos_embedding(pos_decoder)
39.         tgt = tgt_start + pos_decoder
40.         tgt_mask = tf.linalg.band_part(tf.ones((out_sequence_len, out_sequence_len)), -1, 0)
42.         out = self.decoder(tgt=tgt, memory=memory, tgt_mask=tgt_mask, training=False) + tgt_start
43.         out = self.linear(out)
44.         return out
45.    
46.     def call(self, src, target_in):
47.         lstm_out = self.lstm(src)
48.         src = self.encode_in(self.relu(lstm_out))
49.         out = self.decode_out(tgt=target_in, memory=src)
50.         out = tf.squeeze(out, axis=-1)
51.         out = self.ziji_add_linear(out)
52.         return out

复制代码

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：

1. import tensorflow as tf
2. from tensorflow.keras.layers import Dense, LayerNormalization
5. # 定义位置编码层
6. class PositionalEncoding(tf.keras.layers.Layer):
7.     def __init__(self, max_seq_len, d_model):
8.         super(PositionalEncoding, self).__init__()
9.         self.max_seq_len = max_seq_len
10.         self.d_model = d_model
12.     def get_angles(self, pos, i, d_model):
13.         angle_rates = 1 / tf.pow(10000, (2 * (i // 2)) / tf.cast(d_model, tf.float32))
14.         return pos * angle_rates
16.     def call(self, inputs):
17.         position = tf.range(start=0, limit=self.max_seq_len, delta=1)
18.         angle_rads = self.get_angles(position[:, tf.newaxis], tf.range(start=0, limit=self.d_model, delta=2), self.d_model)
19.         # 使用正弦和余弦函数来给定不同位置的编码值
20.         sines = tf.math.sin(angle_rads[:, 0::2])
21.         cosines = tf.math.cos(angle_rads[:, 1::2])
22.         position_encoding = tf.concat([sines, cosines], axis=-1)
23.         return inputs + tf.cast(position_encoding, dtype=tf.float32)
26. # 定义多头注意力机制层
27. class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer):
28.     def __init__(self, d_model, num_heads):
29.         super(MultiHeadAttention, self).__init__()
30.         self.num_heads = num_heads
31.         self.d_model = d_model
33.         assert d_model % self.num_heads == 0
35.         self.depth = d_model // self.num_heads
37.         self.wq = Dense(d_model)
38.         self.wk = Dense(d_model)
39.         self.wv = Dense(d_model)
41.         self.dense = Dense(d_model)
43.     def split_heads(self, x, batch_size):
44.         x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.num_heads, self.depth))
45.         return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])
47.     def call(self, v, k, q, mask):
48.         batch_size = tf.shape(q)[0]
50.         q = self.wq(q)
51.         k = self.wk(k)
52.         v = self.wv(v)
54.         q = self.split_heads(q, batch_size)
55.         k = self.split_heads(k, batch_size)
56.         v = self.split_heads(v, batch_size)
58.         scaled_attention, attention_weights = self.scaled_dot_product_attention(q, k, v, mask)
60.         scaled_attention = tf.transpose(scaled_attention, perm=[0, 2, 1, 3])
61.         concat_attention = tf.reshape(scaled_attention, (batch_size, -1, self.d_model))
63.         output = self.dense(concat_attention)
64.         return output, attention_weights
66.     def scaled_dot_product_attention(self, q, k, v, mask):
67.         matmul_qk = tf.matmul(q, k, transpose_b=True)
68.         dk = tf.cast(tf.shape(k)[-1], tf.float32)
69.         scaled_attention_logits = matmul_qk / tf.math.sqrt(dk)
71.         if mask is not None:
72.             scaled_attention_logits += (mask * -1e9)
74.         attention_weights = tf.nn.softmax(scaled_attention_logits, axis=-1)
75.         output = tf.matmul(attention_weights, v)
76.         return output, attention_weights
79. # 定义前向传播层
80. def point_wise_feed_forward_network(d_model, dff):
81.     return tf.keras.Sequential([
82.         Dense(dff, activation='relu'),
83.         Dense(d_model)
84.     ])
87. # 定义编码器
88. class EncoderLayer(tf.keras.layers.Layer):
89.     def __init__(self, d_model, num_heads, dff, rate=0.1):
90.         super(EncoderLayer, self).__init__()
92.         self.mha = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
93.         self.ffn = point_wise_feed_forward_network(d_model, dff)
95.         self.layernorm1 = LayerNormalization(epsilon=1e-6)
96.         self.layernorm2 = LayerNormalization(epsilon=1e-6)
98.         self.dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(rate)
99.         self.dropout2 = tf.keras.layers.Dropout(rate)
101.     def call(self, x, training, mask):
102.         attn_output, _ = self.mha(x, x, x, mask)
103.         attn_output = self.dropout1(attn_output, training=training)
104.         out1 = self.layernorm1(x + attn_output)
106.         ffn_output = self.ffn(out1)
107.         ffn_output = self.dropout2(ffn_output, training=training)
108.         out2 = self.layernorm2(out1 + ffn_output)
110.         return out2
113. # 定义解码器
114. class DecoderLayer(tf.keras.layers.Layer):
115.     def __init__(self, d_model, num_heads, dff, rate=0.1):
116.         super(DecoderLayer, self).__init__()
118.         self.mha1 = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
119.         self.mha2 = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
121.         self.ffn = point_wise_feed_forward_network(d_model, dff)
123.         self.layernorm1 = LayerNormalization(epsilon=1e-6)
124.         self.layernorm2 = LayerNormalization(epsilon=1e-6)
125.         self.layernorm3 = LayerNormalization(epsilon=1e-6)
127.         self.dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(rate)
128.         self.dropout2 = tf.keras.layers.Dropout(rate)
129.         self.dropout3 = tf.keras.layers.Dropout(rate)
131.     def call(self, x, enc_output, training, look_ahead_mask, padding_mask):
132.         attn1, attn_weights_block1 = self.mha1(x, x, x, look_ahead_mask)
133.         attn1 = self.dropout1(attn1, training=training)
134.         out1 = self.layernorm1(attn1 + x)
136.         attn2, attn_weights_block2 = self.mha2(enc_output, enc_output, out1, padding_mask)
137.         attn2 = self.dropout2(attn2, training=training)
138.         out2 = self.layernorm2(attn2 + out1)
140.         ffn_output = self.ffn(out2)
141.         ffn_output = self.dropout3(ffn_output, training=training)
142.         out3 = self.layernorm3(ffn_output + out2)
144.         return out3
147. # 定义Transformer模型
148. class Transformer(tf.keras.Model):
149.     def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, dff, input_vocab_size, maximum_position_encoding, rate=0.1):
150.         super(Transformer, self).__init__()
152.         self.d_model = d_model
153.         self.num_layers = num_layers
155.         self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(input_vocab_size, d_model)
156.         self.pos_encoding = PositionalEncoding(maximum_position_encoding, d_model)
158.         self.enc_layers = [EncoderLayer(d_model, num_heads, dff, rate) for _ in range(num_layers)]
159.         self.dropout = tf.keras.layers.Dropout(rate)
161.     def call(self, x, training, mask):
162.         seq_len = tf.shape(x)[1]
164.         x = self.embedding(x)
165.         x *= tf.math.sqrt(tf.cast(self.d_model, tf.float32))
166.         x = self.pos_encoding(x)
168.         x = self.dropout(x, training=training)
170.         for i in range(self.num_layers):
171.             x = self.enc_layers[i](x, training, mask)
173.         return x
176. # 定义编码器和解码器的超参数
177. num_layers = 4
178. d_model = 128
179. dff = 512
180. num_heads = 8
182. input_vocab_size = 10000
183. maximum_position_encoding = 5000
185. # 实例化Transformer模型
186. transformer = Transformer(num_layers, d_model, num_heads, dff, input_vocab_size, maximum_position_encoding)
188. # 使用一个随机输入进行测试
189. sample_input = tf.random.uniform((64, 10))
190. sample_output = transformer(sample_input, training=False, mask=None)
191. print(sample_output.shape)

复制代码

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。