model = SequentialmodeladdTransformerd_model=8 num_heads=2 input_shape=1 X_trainshape2modeladdLSTM32 activation=relumodeladdDropout01modeladdDense1解释上述代码

上述代码是使用Keras建立一个深度学习模型，包括Transformer层、LSTM层、Dropout层和Dense层。

具体解释如下：

• 使用Sequential()方法初始化一个顺序模型。
• 添加一个Transformer层，其中d_model参数指定了Transformer层输出的维度，num_heads参数指定了多头注意力机制的头数，input_shape参数指定了输入数据的形状。
• 添加一个LSTM层，其中32表示LSTM层的输出维度，activation参数指定了激活函数为relu。
• 添加一个Dropout层，其中0.1表示丢弃率为10%。
• 添加一个Dense层，其中1表示输出维度，用于预测结果。