首页用Keras写一段光谱transformer分类模型代码

用Keras写一段光谱transformer分类模型代码

时间: 2023-01-31 22:09:40 浏览: 307

在这里，我们假设你已经准备好了训练数据，并且已经导入了必要的库（例如，numpy、pandas、keras等）。首先，我们需要定义我们的模型架构。光谱transformer模型通常由多个transformer块组成，每个块包含一个多头注意机制和一个前馈网络。我们可以使用Keras的`Sequential`模型来定义我们的模型，并使用`Transformer`层来构建每个transformer块。下面是一段示例代码： ```python from keras.layers import Transformer from keras.models import Sequential # 定义超参数 num_classes = 10 # 类别数 input_dim = 128 # 输入维度 d_model = 64 # 模型维度 num_heads = 8 # 多头注意数 ff_dim = 128 # 前馈网络维度 # 初始化模型 model = Sequential() # 添加transformer块 model.add(Transformer(input_dim=input_dim, d_model=d_model, num_heads=num_heads, ff_dim=ff_dim)) # 添加分类层 model.add(Dense(num_classes, activation='softmax')) ``` 接下来，我们可以使用`compile`方法来编译我们的模型，并指定损失函数和优化器： ```python model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) ``` 最后，我们可以使用`fit`方法来训练我们的模型： ```python # 准备训练数据 X_

阅读全文