# 导入所需的库
import numpy as np
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense, Embedding, MultiHeadAttention
from keras.optimizers import Adam# 定义模型参数
vocab_size = 10000  # 词汇表大小
embedding_dim = 256  # 嵌入维度
num_heads = 8  # 多头注意力的头数
max_seq_length = 128  # 序列的最大长度# 定义输入层
input_layer = Input(shape=(max_seq_length,))# 定义嵌入层
embedding_layer = Embedding(vocab_size, embedding_dim)(input_layer)# 定义多头注意力层
attention_layer = MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=embedding_dim)(embedding_layer, embedding_layer)# 定义前馈神经网络层
ffn_layer = Dense(embedding_dim, activation='relu')(attention_layer)
ffn_layer = Dense(embedding_dim)(ffn_layer)# 定义输出层
output_layer = Dense(vocab_size, activation='softmax')(ffn_layer)# 构建模型
model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])# 打印模型结构
model.summary()

参数说明

• vocab_size = 10000：定义词汇表的大小为10000
• embedding_dim = 256：定义嵌入层的维度为256
• num_heads = 8：定义多头注意力的头数为8
• max_seq_length = 128：定义序列的最大长度为128
• input_layer = Input(shape=(max_seq_length,))：定义输入层，输入的形状为序列的最大长度
• embedding_layer = Embedding(vocab_size, embedding_dim)(input_layer)：定义嵌入层，将输入的整数序列转换为固定大小的向量表示。
• attention_layer = MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=embedding_dim)(embedding_layer, embedding_layer)：定义多头注意力层，将嵌入层的输出作为查询和键值进行注意力计算。
• ffn_layer = Dense(embedding_dim, activation='relu')(attention_layer)：定义前馈神经网络层，使用ReLU激活函数。
• ffn_layer = Dense(embedding_dim)(ffn_layer)：再次定义全连接层，输出维度与嵌入层相同。
• output_layer = Dense(vocab_size, activation='softmax')(ffn_layer)：定义输出层，将前馈神经网络层的输出转换为概率分布，用于预测下一个词。
• model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)：使用输入层和输出层构建模型。
• model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])：编译模型，使用Adam优化器，损失函数为分类交叉熵，评估指标为准确率。
• model.summary()：打印模型的结构，包括各层的参数数量和形状。

模型结构

Model: "model"
__________________________________________________________________________________________________Layer (type)                Output Shape                 Param #   Connected to                  
==================================================================================================input_1 (InputLayer)        [(None, 128)]                0         []                            embedding (Embedding)       (None, 128, 256)             2560000   ['input_1[0][0]']             multi_head_attention (Mult  (None, 128, 256)             2103552   ['embedding[0][0]',           iHeadAttention)                                                     'embedding[0][0]']           dense (Dense)               (None, 128, 256)             65792     ['multi_head_attention[0][0]']dense_1 (Dense)             (None, 128, 256)             65792     ['dense[0][0]']               dense_2 (Dense)             (None, 128, 10000)           2570000   ['dense_1[0][0]']             ==================================================================================================
Total params: 7365136 (28.10 MB)
Trainable params: 7365136 (28.10 MB)
Non-trainable params: 0 (0.00 Byte)