tensorflow定义多个优化器加速Embedding的训练

可以使用TensorFlow中的Keras API来定义Multi-head Self-attention模块。以下是一个简单的示例代码： ``` import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers class MultiHeadSelfAttention(layers.Layer): def __init__(self, embed_dim, num_heads): super(MultiHeadSelfAttention, self).__init__() self.embed_dim=embed_dim self.num_heads=num_heads if embed_dim % num_heads !=0: raise ValueError("embedding dimension must be divisible by number of heads") self.projection_dim=embed_dim // num_heads self.query_dense=layers.Dense(embed_dim) self.key_dense=layers.Dense(embed_dim) self.value_dense=layers.Dense(embed_dim) self.combine_heads=layers.Dense(embed_dim) def attention(self, query, key, value): score=tf.matmul(query, key, transpose_b=True) dim_key=tf.cast(tf.shape(key)[-1], tf.float32) scaled_score=score / tf.math.sqrt(dim_key) weights=tf.nn.softmax(scaled_score, axis=-1) output=tf.matmul(weights, value) return output, weights def separate_heads(self, x, batch_size): x=tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.num_heads, self.projection_dim)) return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3]) def call(self, inputs): batch_size=tf.shape(inputs)[0] query=self.query_dense(inputs) key=self.key_dense(inputs) value=self.value_dense(inputs) query=self.separate_heads(query, batch_size) key=self.separate_heads(key, batch_size) value=self.separate_heads(value, batch_size) attention, weights=self.attention(query, key, value) attention=tf.transpose(attention, perm=[0, 2, 1, 3]) concat_attention=tf.reshape(attention, (batch_size, -1, self.embed_dim)) output=self.combine_heads(concat_attention) return output ``` 在上述代码中，我们定义了一个名为MultiHeadSelfAttention的Keras层，它需要两个参数：embed_dim和num_heads。它包含了一个query_dense、key_dense和value_dense层，以及一个combine_heads层，用于将多个头的输出合并为一个输出。在call()方法中，我们首先将输入张量分别传递给query_dense、key_dense和value_dense层，然后将它们分成多个头，并对它们进行自注意力计算。最后，我们将多个头的输出合并成一个张量，并传递给combine_heads层进行最终的处理。 使用这个层来构建一个Transformer编码器或解码器时，可以将它与其他层一起堆叠来形成一个完整的模型。