转化为python代码

好的，下面是基于像素注意力机制的自适应融合模块的Python实现代码：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch

class PixelAttentionModule(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, num_inputs, out_channels):
        super(PixelAttentionModule, self).__init__()
        self.num_inputs = num_inputs
        self.in_channels = in_channels
        self.out_channels = out_channels
        
        self.conv_layers = nn.ModuleList()
        for i in range(self.num_inputs):
            self.conv_layers.append(nn.Conv2d(self.in_channels, self.out_channels, kernel_size=1, bias=False))
        
        self.alpha = nn.Parameter(torch.zeros(self.num_inputs), requires_grad=True)
        self.fc = nn.Linear(self.out_channels, 1, bias=False)
        
    def forward(self, inputs):
        out = []
        for i in range(self.num_inputs):
            x = self.conv_layers[i](inputs[i])
            x = F.adaptive_avg_pool2d(x, (1, 1))
            out.append(x)
        
        out = torch.cat(out, dim=1)
        alpha = F.softmax(self.alpha, dim=0)
        out = torch.sum(alpha.view(-1, 1, 1, 1) * out, dim=1)
        weights = self.fc(out)
        weights = F.relu(weights)
        weights = torch.sigmoid(weights)
        out = inputs[0] * weights
        for i in range(1, self.num_inputs):
            out += inputs[i] * weights
        return out

这段代码中，我们定义了一个PixelAttentionModule类，它继承自nn.Module类。在类的初始化函数中，我们定义了输入的通道数（in_channels）、输入特征图的数量（num_inputs）和输出的通道数（out_channels）。然后，我们使用nn.ModuleList()定义了多个卷积层，每个卷积层的输出通道数都是out_channels。接着，我们定义了权重向量alpha，它的长度等于num_inputs。最后，我们定义了一个全连接层fc，将输出的特征图压缩成一个标量。在forward()函数中，我们首先对每个输入特征图进行卷积和全局平均池化，得到对应的特征向量。然后，我们将这些特征向量拼接在一起，并使用softmax函数计算每个输入特征图对应的权重。接着，我们将每个像素的权重与对应像素的特征向量相乘，得到自适应融合模块的输出特征图。最后，我们将输出特征图与输入特征图相乘，得到最终的输出。