keras实现attention和NESNET

注意力机制（Attention）是一种机器学习中常用的技术，可以使得模型在处理序列、图像等数据时更加关注重要的部分，从而提高模型的性能。

在Keras中实现Attention，可以使用keras.layers.Attention层。这个层接受两个输入，一个是查询向量（query），一个是键值对（key-value pairs）。在计算Attention时，需要计算查询向量和每个键的相似度，然后将相似度加权平均得到注意力分布，最后将注意力分布和值向量（value）相乘得到输出。

以下是一个简单的示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 定义输入
query = keras.Input(shape=(None, 128)) # 查询向量
value = keras.Input(shape=(None, 256)) # 值向量
key = keras.Input(shape=(None, 256)) # 键向量

# 定义Attention层
attention = keras.layers.Attention()([query, value, key])

# 定义模型
model = keras.Model(inputs=[query, value, key], outputs=attention)
model.summary()

在使用时，只需要将查询向量、值向量和键向量传入模型中即可。其中，查询向量通常是上一层的输出，值向量和键向量可以是相同的。注意，输入的形状都是`(batch_size, sequence_length, feature_dim)`，其中`sequence_length`可以是`None`，表示可变长度的序列。

NESNET是一种深度神经网络，其结构类似于ResNet，但使用了特殊的块结构（称为NeXt Unit），可以更好地处理多尺度特征。在Keras中实现NESNET，可以使用keras.applications.nasnet.NASNetLarge或keras.applications.nasnet.NASNetMobile等预训练模型，也可以自行构建模型。

以下是使用预训练模型的示例：

from tensorflow.keras.applications.nasnet import NASNetLarge

# 加载预训练模型
model = NASNetLarge(weights='imagenet')

# 查看模型结构
model.summary()

# 使用模型进行预测
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.nasnet import preprocess_input, decode_predictions

# 加载测试图片
img_path = 'test.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(331, 331))

# 预处理图片
x = image.img_to_array(img)
x = preprocess_input(x)
x = np.expand_dims(x, axis=0)

# 预测图片类别
preds = model.predict(x)
print('Predicted:', decode_predictions(preds, top=3)[0])

在上面的示例中，我们使用NASNetLarge预训练模型对一张图片进行分类。首先，我们加载预训练模型，并查看模型结构。然后，我们加载测试图片，并使用`preprocess_input`函数对其进行预处理。最后，我们使用模型对图片进行预测，并输出预测结果。