keras实现VIT中的MHSA

首先，如果您希望使用 Keras 实现 VIT 中的 MHSA，那么首先您需要了解 VIT 中的 MHSA 是什么。MHSA 指的是多头注意力机制（Multi-Head Self-Attention Mechanism）。

在 Transformer 模型中，MHSA 是一种自注意力机制，用于在不同的自注意力头（heads）之间共享信息。Transformer 模型通常由多个层组成，每层都包含多个自注意力头。

在 Keras 中实现 MHSA 的方法是使用 `MultiHeadAttention` 层。这个层有几个超参数，其中最重要的是 `units`，表示每个注意力头的维度，以及 `num_heads`，表示注意力头的数量。

例如，下面的代码展示了如何在 Keras 中使用 `MultiHeadAttention` 层实现 VIT 中的 MHSA：

from tensorflow.keras.layers import MultiHeadAttention

# 定义一个输入序列，长度为 10，维度为 128
inputs = Input(shape=(10, 128))

# 定义一个 MHSA 层，包含 8 个注意力头，每个注意力头的维度为 64
mhsa = MultiHeadAttention(units=64, num_heads=8)(inputs)

# 定义一个模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=mhsa)

这个例子中，我们定义了一个输入序列，其长度为 10，维度为 128。然后我们定义了一个包含 8 个注意力头，每个注意力头的维度为 64