springboot+dl4j的transform模型的demo（模型参数大概9亿）

我自己电脑配置不太够，自己进行参数调整，嘻嘻！（包能运行的）

模型介绍：

这个模型是一个基于Transformer架构的深度学习模型，主要用于处理序列数据，如自然语言处理（NLP）任务。以下是该模型的一些主要用处：

1. 自然语言处理：模型可以用于文本的生成、翻译、情感分析等任务。通过学习输入序列的上下文信息，模型能够生成与输入相关的输出。
2. 序列预测：可以用于时间序列数据的预测，例如股票价格、气象数据等。模型通过分析历史数据的模式来预测未来的趋势。
3. 对话系统：在聊天机器人或对话系统中，模型可以理解用户输入并生成合适的响应，从而实现自然的对话交互。
4. 图像描述生成：模型也可以扩展到图像处理领域，通过将图像特征与文本序列结合，生成图像的描述。
5. 多模态学习：模型可以结合不同类型的数据（如文本和图像）进行学习，提升模型的表现和应用范围。

运行结果：

带有注释的源代码： `

public class DeepTransformerExample {
    public static void main(String[] args) throws IOException {

        // 定义模型的超参数
        final int embeddingSize = 512;  // 嵌入层大小
        final int ffSize = 2048;         // 前馈网络层大小
        final int numLayers = 256;       // Transformer层数
        final double dropout = 0.1;      // dropout比率
        final int vocabSize = 10000;     // 词汇表大小

        // 构建神经网络配置
        ComputationGraphConfiguration.GraphBuilder builder = new NeuralNetConfiguration.Builder()
                .updater(new Adam(0.0001))  // 使用Adam优化器
                .weightInit(WeightInit.XAVIER)  // 权重初始化方式
                .graphBuilder()
                .addInputs("input")  // 添加输入层
                .setInputTypes(InputType.recurrent(embeddingSize));  // 设置输入类型为循环神经网络

        String lastOutput = "input";  // 初始化最后输出层为输入层
        for (int i = 0; i < numLayers; i++) {
            String layerName = "transformer_" + i;  // 定义层名称

            // 添加双向LSTM层
            String attention = layerName + "_attention";
            builder.addLayer(attention,
                    new Bidirectional(Bidirectional.Mode.ADD,
                            new LSTM.Builder()
                                    .nIn(embeddingSize)
                                    .nOut(embeddingSize / 2)  // 双向模式保持维度
                                    .activation(Activation.TANH)
                                    .dropOut(dropout)
                                    .build()),
                    lastOutput);

            // 添加第一个残差连接
            String residual1 = layerName + "_res1";
            builder.addVertex(residual1,
                    new ElementWiseVertex(ElementWiseVertex.Op.Add),
                    lastOutput, attention);

            // 添加第一个批归一化层
            String norm1 = layerName + "_norm1";
            builder.addLayer(norm1,
                    new BatchNormalization.Builder()
                            .nIn(embeddingSize)  // 输入维度
                            .build(),
                    residual1);

            // 类型转换：RNN -> FF
            String rnnToFf = layerName + "_rnnToFf";
            builder.addVertex(rnnToFf,
                    new PreprocessorVertex(new RnnToFeedForwardPreProcessor()),
                    norm1);

            // 添加前馈网络第一部分
            String ff = layerName + "_ff";
            builder.addLayer(ff,
                    new DenseLayer.Builder()
                            .nIn(embeddingSize)
                            .nOut(ffSize)
                            .activation(Activation.RELU)
                            .dropOut(dropout)
                            .build(),
                    rnnToFf);

            // 添加前馈网络第二部分
            String ffOut = layerName + "_ffout";
            builder.addLayer(ffOut,
                    new DenseLayer.Builder()
                            .nIn(ffSize)
                            .nOut(embeddingSize)
                            .activation(Activation.IDENTITY)
                            .dropOut(dropout)
                            .build(),
                    ff);

            // 类型转换：FF -> RNN
            String ffToRnn = layerName + "_ffToRnn";
            builder.addVertex(ffToRnn,
                    new PreprocessorVertex(new FeedForwardToRnnPreProcessor()),
                    ffOut);

            // 添加第二个残差连接
            String residual2 = layerName + "_res2";
            builder.addVertex(residual2,
                    new ElementWiseVertex(ElementWiseVertex.Op.Add),
                    norm1, ffToRnn);

            // 添加第二个批归一化层
            String norm2 = layerName + "_norm2";
            builder.addLayer(norm2,
                    new BatchNormalization.Builder()
                            .nIn(embeddingSize)
                            .build(),
                    residual2);

            lastOutput = norm2;  // 更新最后输出层
        }

        // 添加输出层
        builder.addLayer("output",
                        new RnnOutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.MCXENT)
                                .nIn(embeddingSize)
                                .nOut(vocabSize)
                                .activation(Activation.SOFTMAX)
                                .build(),
                        lastOutput)
                .setOutputs("output");

        // 初始化计算图模型
        ComputationGraph model = new ComputationGraph(builder.build());
        model.init();

        System.out.println("总参数: " + model.numParams());

        // 保存模型文件
        File modelFile = new File("D:/models", "9亿-model.zip");
        ModelSerializer.writeModel(model, modelFile, true);
        System.out.println("保存成功");
        System.out.println(modelFile.getAbsolutePath());
    }
}

`