用Keras写一个non local block

非局部块（Non-local Block）是一种用于处理图像、视频等数据的神经网络模块，它可以捕捉全局上下文信息，从而提高模型的性能。在本文中，我们将使用 Keras 实现非局部块。

首先，我们需要导入 Keras 和相关的库：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

接下来，我们定义一个名为 NonLocalBlock 的 Keras 层：

class NonLocalBlock(layers.Layer):
    def __init__(self, inter_channels=None, sub_sample=True):
        super(NonLocalBlock, self).__init__()
        self.inter_channels = inter_channels
        self.sub_sample = sub_sample

    def build(self, input_shape):
        self.input_channels = input_shape[-1]
        if self.inter_channels is None:
            self.inter_channels = self.input_channels // 2

        self.theta = layers.Conv2D(filters=self.inter_channels, kernel_size=(1, 1), strides=(1, 1), padding='same')
        self.phi = layers.Conv2D(filters=self.inter_channels, kernel_size=(1, 1), strides=(1, 1), padding='same')
        self.g = layers.Conv2D(filters=self.inter_channels, kernel_size=(1, 1), strides=(1, 1), padding='same')
        self.out_conv = layers.Conv2D(filters=self.input_channels, kernel_size=(1, 1), strides=(1, 1), padding='same')

        if self.sub_sample:
            self.pool = layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2), padding='same')

    def call(self, inputs):
        if self.sub_sample:
            x = self.pool(inputs)
        else:
            x = inputs

        batch_size = tf.shape(x)[0]
        spatial_size = tf.shape(x)[1:3]

        theta = self.theta(x)
        phi = self.phi(x)
        g = self.g(x)

        theta = tf.reshape(theta, [batch_size, -1, self.inter_channels])
        phi = tf.reshape(phi, [batch_size, -1, self.inter_channels])
        g = tf.reshape(g, [batch_size, -1, self.inter_channels])

        theta_phi = tf.matmul(theta, phi, transpose_b=True)
        theta_phi = tf.nn.softmax(theta_phi, axis=-1)

        g = tf.matmul(theta_phi, g)
        g = tf.reshape(g, [batch_size, *spatial_size, self.inter_channels])

        out = self.out_conv(g)
        if self.sub_sample:
            out = tf.image.resize(out, spatial_size, tf.image.ResizeMethod.NEAREST_NEIGHBOR)

        return out + inputs

这个 NonLocalBlock 层有两个参数：inter_channels 和 sub_sample。其中，inter_channels 表示非局部块中使用的卷积核数量，sub_sample 表示是否对输入进行下采样。在 __init__ 函数中，我们将这两个参数保存为类属性。在 build 函数中，我们定义了四个卷积层和一个最终输出的卷积层。其中，theta、phi 和 g 分别表示输入经过三个不同卷积层后的特征图，out_conv 表示最终输出的特征图。在 call 函数中，我们首先对输入进行下采样（如果需要），然后将 theta、phi 和 g 分别进行 reshape 操作，以便进行矩阵乘法。接下来，我们计算 theta 和 phi 的点积，并通过 softmax 函数计算权重。最后，我们将权重与 g 进行矩阵乘法，并将结果 reshape 成与输入相同的形状。最后，我们将这个结果与输入相加，并返回结果。

最后，我们可以测试一下这个 NonLocalBlock 层：

inputs = layers.Input(shape=(None, None, 64))
x = NonLocalBlock(inter_channels=32, sub_sample=True)(inputs)
model = tf.keras.Model(inputs, x)

这个模型的输入是一个形状为 (None, None, 64) 的特征图，输出与输入相同的形状。我们可以使用 model.summary() 来查看模型的结构。

这就是用 Keras 实现非局部块的方法。