tensorflow 在densenet中添加se注意力机制代码

下面是在 DenseNet 中添加 SE 注意力机制的 TensorFlow 代码：

import tensorflow as tf

def se_block(input_tensor, compress_rate=16):
    # 获取输入张量的通道数
    input_channels = input_tensor.get_shape()[-1]

    # 通过全局平均池化层对输入张量进行降维
    x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(input_tensor)

    # 使用 Dense 层将张量的通道数缩小
    x = tf.keras.layers.Dense(input_channels // compress_rate, activation='relu')(x)

    # 再次使用 Dense 层将张量的通道数扩大
    x = tf.keras.layers.Dense(input_channels, activation='sigmoid')(x)

    # 将输入张量与注意力向量相乘
    x = tf.keras.layers.Multiply()([input_tensor, x])

    return x

def dense_block(x, blocks, name):
    for i in range(blocks):
        # 在每个 Dense Block 内部添加 SE 注意力机制
        y = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
        y = tf.keras.layers.Activation('relu')(y)
        y = tf.keras.layers.Conv2D(4 * growth_rate, kernel_size=1, padding='same', use_bias=False)(y)
        y = se_block(y)
        y = tf.keras.layers.BatchNormalization()(y)
        y = tf.keras.layers.Activation('relu')(y)
        y = tf.keras.layers.Conv2D(growth_rate, kernel_size=3, padding='same', use_bias=False)(y)
        x = tf.keras.layers.Concatenate()([x, y])

    return x

def transition_layer(x, reduction):
    # 计算压缩后的通道数
    input_channels = x.get_shape()[-1]
    output_channels = int(input_channels * reduction)

    # 添加 BatchNormalization 层和卷积层
    x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
    x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x)
    x = tf.keras.layers.Conv2D(output_channels, kernel_size=1, padding='same', use_bias=False)(x)

    # 添加平均池化层
    x = tf.keras.layers.AveragePooling2D(pool_size=2, strides=2)(x)

    return x

def densenet(input_shape, num_classes, dense_blocks, growth_rate, reduction, dropout_rate, weight_decay):
    # 定义输入张量
    inputs = tf.keras.layers.Input(shape=input_shape)

    # 添加预处理层
    x = tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Rescaling(scale=1.0 / 255)(inputs)

    # 添加第一个卷积层
    x = tf.keras.layers.Conv2D(2 * growth_rate, kernel_size=7, padding='same', use_bias=False, kernel_initializer='he_normal', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(weight_decay))(x)
    x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
    x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x)

    # 添加第一层密集块和过渡层
    x = dense_block(x, dense_blocks[0], name='dense_block_1')
    x = transition_layer(x, reduction=reduction)

    # 添加第二层密集块和过渡层
    x = dense_block(x, dense_blocks[1], name='dense_block_2')
    x = transition_layer(x, reduction=reduction)

    # 添加第三层密集块和过渡层
    x = dense_block(x, dense_blocks[2], name='dense_block_3')
    x = transition_layer(x, reduction=reduction)

    # 添加最后一层密集块
    x = dense_block(x, dense_blocks[3], name='dense_block_4')
    x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
    x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x)

    # 添加全局平均池化层和分类器
    x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
    x = tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate)(x)
    outputs = tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax', kernel_initializer='he_normal')(x)

    # 创建模型
    model = tf.keras.models.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

    return model

在这个代码中，我们定义了一个名为 `se_block` 的函数，该函数接受一个输入张量和一个压缩率 `compress_rate`，并返回一个应用 SE 注意力机制的张量。在函数内部，我们首先使用全局平均池化层对输入张量进行降维，然后使用 Dense 层将张量的通道数缩小，并再次使用 Dense 层将张量的通道数扩大。最后，我们将输入张量与注意力向量相乘，得到应用了 SE 注意力机制的张量。

在 `dense_block` 函数中，我们在每个 Dense Block 内部添加了 SE 注意力机制。具体来说，我们在第一个卷积层之后添加了 BatchNormalization 层和激活函数，然后添加了一个 1x1 卷积层将张量的通道数扩大，并应用了 SE 注意力机制，最后再添加一个 3x3 卷积层将张量的维度恢复到原来的大小。

在 `densenet` 函数中，我们调用了 `dense_block` 函数来构建密集块，并在每个密集块之后添加了一个过渡层。在过渡层中，我们首先使用 BatchNormalization 层和激活函数进行特征标准化，然后添加了一个 1x1 卷积层将张量的通道数降低，并使用平均池化层将张量的空间分辨率减半。最后，我们添加了一个全局平均池化层和一个分类器来输出最终的预测结果。

希望这可以帮助到你。