用keras实现ESA_block

ESA_block是一种自注意力机制，可以应用于自然语言处理中的文本表示学习。下面是一个基于Keras实现ESA_block的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

class ESA_block(layers.Layer):
    def __init__(self, embed_dim, num_heads, dense_dim, rate=0.1):
        super(ESA_block, self).__init__()

        self.embed_dim = embed_dim
        self.num_heads = num_heads
        self.dense_dim = dense_dim
        self.rate = rate

        self.dense = layers.Dense(dense_dim, activation='relu')
        self.dropout1 = layers.Dropout(rate)
        self.dense2 = layers.Dense(embed_dim)
        self.dropout2 = layers.Dropout(rate)

        self.norm1 = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
        self.norm2 = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
        self.attention = layers.MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=embed_dim)

    def call(self, inputs, training=True):
        x = inputs
        attention_out = self.attention(x, x)
        attention_out = self.dropout1(attention_out, training=training)
        out1 = self.norm1(x + attention_out)

        dense_out = self.dense(out1)
        dense_out = self.dropout2(dense_out, training=training)
        out2 = self.norm2(out1 + self.dense2(dense_out))

        return out2

在上述代码中，我们定义了一个名为ESA_block的自定义Keras层。这个层包括了一个多头注意力机制和两个前馈全连接层。该层的输入是一个形状为(batch_size, seq_len, embed_dim)的张量，其中seq_len表示序列长度，embed_dim表示嵌入维度。输出也是一个形状为(batch_size, seq_len, embed_dim)的张量。

在call方法中，我们首先通过调用注意力机制来计算自注意力向量。然后我们添加一个残差连接和一个层归一化操作。接下来，我们将注意力向量通过两个前馈全连接层，然后再次添加残差连接和层归一化操作。最后，我们返回输出张量。

要使用该层，可以像使用Keras中的其他层一样添加到自己的模型中。例如：

inputs = layers.Input(shape=(seq_len, embed_dim))
x = ESA_block(embed_dim, num_heads, dense_dim)(inputs)
...

这里我们定义了一个输入张量，然后将它传递给ESA_block层，最后将输出张量传递给下一个层。