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transformer在时序预测上如何应用
直接上干货
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
# 定义Transformer模型
def transformer_model(input_shape, num_layers, d_model, num_heads, dff, dropout_rate):
inputs = layers.Input(shape=input_shape)
# 添加掩码
padding_mask = layers.Lambda(lambda x: tf.cast(tf.math.equal(x, 0), tf.float32))(inputs)
encoder_masking = layers.Masking(mask_value=0.0)(inputs)
# 编码器
x = layers.Dense(d_model, activation="relu")(encoder_masking)
for i in range(num_layers):
x = layers.MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=d_model)(
[x, x],
attention_mask=[padding_mask, None],
)
x = layers.Dropout(dropout_rate)(x)
x = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)(x)
# 前馈网络
ffn = keras.Sequential(
[layers.Dense(dff, activation="relu"), layers.Dense(d_model)]
)
x = ffn(x)
x = layers.Dropout(dropout_rate)(x)
x = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)(x)
# 解码器
outputs = layers.Dense(1)(x)
model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
return model
# 定义输入数据
input_shape = (10, 1) # 每个子序列的长度为10,每个时间步的特征数为1
x = keras.Input(shape=input_shape)
y = keras.layers.Lambda(lambda x: x[:, -1, :])(x) # 将每个子序列的最后一个时间步的特征作为该子序列的输出
y = keras.layers.Reshape((1, 1))(y)
# 定义模型
model = transformer_model(
input_shape=input_shape,
num_layers=2,
d_model=32,
num_heads=4,
dff=64,
dropout_rate=0.2,
)
# 编译模型
model.compile(loss="mse", optimizer="adam")
# 训练模型
history = model.fit(x, y, epochs=100, batch_size=32)
我们首先定义了一个padding_mask
张量,它是一个与输入张量形状相同的张量,其中每个元素的值为0或1,表示该位置是否是填充位置(如果是填充位置,则对应的值为1)。然后,我们使用Lambda
层将输入张量转换为一个掩码张量,其中填充位置的值为0,非填充位置的值为1。接下来,我们使用Masking
层将掩码张量应用于输入张量,从而对填充位置进行掩码。最后,我们在第一个Transformer层中传递掩码张量,以便模型能够在训练和推理过程中正确地使用掩码。
在Transformer模型中,Multi-Head Attention是一个重要的组件,它允许模型同时关注输入序列的不同位置,并且可以学习输入序列中不同位置之间的关系。在Multi-Head Attention中,我们需要传递两个参数:一个查询序列和一个键值对序列。在实际实现中,我们通常使用同一个输入序列来构建这两个序列,因此在Keras中实现时,传递的参数为[x,x],其中x是输入序列。
具体来说,Multi-Head Attention包括三个线性变换,分别是查询、键和值的线性变换。在Keras中,我们可以使用一个全连接层(Dense
层)来实现这个线性变换:
query = layers.Dense(d_model)(x)
key = layers.Dense(d_model)(x)
value = layers.Dense(d_model)(x)
在实现这个线性变换后,我们将query、key和value分别传递给Multi-Head Attention层。在Keras中,我们使用MultiHeadAttention
层来实现Multi-Head Attention。这个层接受两个输入:一个查询序列和一个键值对序列。在实际应用中,我们通常使用同一个输入序列来构建这两个序列,因此在Keras中,我们需要将x复制一份,作为查询序列和键值对序列的输入:
attention_output = layers.MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=d_model)([query, key, value])
其中,num_heads
表示头的数量,key_dim
表示键和值的维度。在这个层中,我们将查询、键和值分别按头的数量进行划分,并对每个头进行独立的注意力计算。最终,我们将每个头的输出连接起来,形成最终的输出。注意,这个输出的形状与输入序列的形状相同。
因此,在Keras中实现Multi-Head Attention时,我们需要将同一个输入序列复制一份,作为查询序列和键值对序列的输入,然后将它们传递给MultiHeadAttention
层。因此,输入的参数是[x,x],其中x是输入序列。