Probando Colab + Gemini
Hoy vamos a algo más practico y me pongo friki...
# prompt: haz transformer con keras y explica cada paso
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
# Define the transformer encoder block
def transformer_encoder(inputs, head_size, num_heads, ff_dim, dropout=0):
# Multi-head self-attention
attention_output = layers.MultiHeadAttention(
num_heads=num_heads, key_dim=head_size, dropout=dropout
)(inputs, inputs)
attention_output = layers.Dropout(dropout)(attention_output)
attention_output = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)(inputs + attention_output)
# Feed-forward network
ffn = keras.Sequential(
[layers.Dense(ff_dim, activation="relu"), layers.Dense(inputs.shape[-1]),]
)
ffn_output = ffn(attention_output)
ffn_output = layers.Dropout(dropout)(ffn_output)
encoder_output = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)(attention_output + ffn_output)
return encoder_output
# Define the transformer model
def build_transformer(vocab_size, embedding_dim, num_heads, ff_dim, num_encoder_blocks, dropout=0, max_length=128):
inputs = keras.Input(shape=(max_length,), dtype=tf.int32)
embedding_layer = layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
x = embedding_layer(inputs)
for _ in range(num_encoder_blocks):
x = transformer_encoder(x, embedding_dim // num_heads, num_heads, ff_dim, dropout)
x = layers.GlobalAveragePooling1D()(x)
x = layers.Dropout(dropout)(x)
x = layers.Dense(ff_dim, activation="relu")(x)
x = layers.Dropout(dropout)(x)
outputs = layers.Dense(vocab_size, activation="softmax")(x)
return keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
# Example usage
vocab_size = 20000 # Replace with your actual vocabulary size
embedding_dim = 256
num_heads = 4
ff_dim = 32
num_encoder_blocks = 2
dropout_rate = 0.1
max_length = 128
model = build_transformer(
vocab_size, embedding_dim, num_heads, ff_dim, num_encoder_blocks, dropout_rate, max_length
)
# Compile the model
model.compile(
optimizer="adam",
loss="sparse_categorical_crossentropy",
metrics=["accuracy"],
)
# You'll need to prepare your dataset for training
# ...
# Train the model
# model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
# Explicación de cada paso:
# 1. Definir el bloque del codificador Transformer:
# - `transformer_encoder`: Esta función crea un bloque de codificador Transformer que consta de dos partes:
# - Atención multi-cabeza: Calcula la atención entre diferentes partes de la entrada.
# - Red neuronal de avance (FFN): Aplica una red neuronal densa para procesar la salida de la atención.
# - Se utiliza la normalización de capas y la función de activación ReLU para mejorar la estabilidad y el rendimiento del modelo.
# 2. Definir el modelo Transformer:
# - `build_transformer`: Esta función construye el modelo Transformer completo.
# - Capa de incrustación: Convierte las entradas de tokens en vectores de palabras.
# - Bloques del codificador: Se apilan varios bloques de codificador Transformer para capturar información contextual a diferentes niveles de abstracción.
# - Agrupación global promedio: Se utiliza para combinar la salida de todos los tokens de la secuencia.
# - Capas densas: Se utilizan para realizar la clasificación o la generación de secuencias.
# 3. Crear y compilar el modelo:
# - Se utiliza la función `build_transformer` para crear una instancia del modelo con los parámetros especificados.
# - El modelo se compila con un optimizador (Adam), una función de pérdida (entropía cruzada categórica dispersa) y métricas (precisión).
# 4. Entrenar el modelo:
# - Se utiliza la función `model.fit` para entrenar el modelo con los datos de entrenamiento.
# Este es un ejemplo básico de un modelo Transformer con Keras. Puedes modificar y personalizar el modelo para adaptarse a tu problema y dataset específico.
Que lo disfrutéis...
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