attention: (3, 60, 60) proj_value: (3, 60, 81) out = tf.matmul(attention, proj_value) out = out.reshape(m_batchsize, C, height, width, channle)改错

这段代码中，`attention` 的形状为 `(3, 60, 60)`，表示有 3 个样本，每个样本的空间尺寸为 $60\times 60$。`proj_value` 的形状是 `(3, 60, 81)`，表示有 3 个样本，每个样本的空间尺寸为 $60\times 81$，通道数为 1。

因此，进行矩阵乘法 `out = tf.matmul(attention, proj_value)` 时，`attention` 的最后两个维度（即空间维度）需要与 `proj_value` 的前两个维度（即空间维度）匹配，才能相乘。因此，需要将 `proj_value` 进行转置，变成 `(3, 81, 60)` 的形状，才能与 `attention` 相乘，得到一个形状为 `(3, 60, 81)` 的张量 `out`。代码如下：

out = tf.matmul(attention, tf.transpose(proj_value, perm=[0, 2, 1]))
out = tf.reshape(out, [m_batchsize, C, height, width, channel])

最后一行代码中的 `channle` 应该改为 `channel`，即：

out = tf.reshape(out, [m_batchsize, C, height, width, channel])

这样才能正确地将 `out` 变形为形状为 `(m_batchsize, C, height, width, channel)` 的张量。