基于Transformer的Seq2Seq模型语言模型类实现

这段代码定义了一个语言模型（Lm）类，该类用于实现一个基于Transformer的seq2seq模型。在初始化函数中，定义了一些模型的参数，如隐藏层维度'hidden_units'、输入和输出词汇表大小'input_vocab_size'和'label_vocab_size'、头数'num_heads'、块数'num_blocks'、最大序列长度'max_length'、学习率'lr'和dropout率'dropout_rate'等。然后使用TensorFlow中的Graph对象创建了一个计算图，并设置了输入和输出占位符。接下来，定义了嵌入层和位置编码层，并对输入进行了编码。然后使用循环语句对编码后的输入进行了多头自注意力机制的处理，得到了一个经过多个块处理后的输出。最后，通过全连接层将输出映射到目标词汇表大小的空间，并计算了损失函数和准确率，并定义了一个Adam优化器用于训练模型，同时定义了一个合并所有汇总信息的操作。

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