def mhsa_block(input_layer, input_channel): # W, H = 25, 25 W, H = int(input_layer.shape[1]), int(input_layer.shape[2]) # From 2-D to Sequence: WxHxd -> W*Hxd (e.g., 25x25x512 -> 1x625x512) conv = Reshape((1, W*H, input_channel))(input_layer) # Position Encoding: 1x625x512 -> 1x625x512 pos_encoding = Conv2D(input_channel, 1, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv) # Element-wise Sum: 1x625x512 conv = Add()([conv, pos_encoding]) # Query: Conv1x1 --> 1x625x512 conv_q = Conv2D(input_channel, 1, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv) # Key: Conv1x1 --> 1x625x512 conv_k = Conv2D(input_channel, 1, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv) # Value: Conv1x1 --> 1x625x512 conv_v = Conv2D(input_channel, 1, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv) # Transposed Key: 1x512x612 conv_k = Permute(dims=(1, 3, 2))(conv_k) # Content-content: Query * Key_T --> 1x625x625 conv = Dot(axes=(3,2))([conv_q, conv_k]) conv = Reshape((1, W*H, W*H))(conv) # Softmax --> 1x625x625 conv = Softmax()(conv) # Output: Dot(1x625x625, 1x625x512) --> 1x625x512 conv = Dot(axes=(3,2))([conv, conv_v]) # From Sequence to 2-D conv = Reshape((W, H, input_channel))(conv) return conv 代码解释

这段代码实现了一个多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）块，可以被用于Transformer等深度学习模型中。

具体而言，输入参数包含一个张量 `input_layer` 和一个整数 `input_channel`，其中 `input_layer` 的形状为 `(batch_size, height, width, input_channel)`。

该函数首先将输入的二维张量 `input_layer` 转化为一个序列，即将形状为 `(height, width, input_channel)` 的张量转化为一个形状为 `(1, height*width, input_channel)` 的张量。

接下来，该函数对序列进行一系列操作，包括位置编码、查询、键、值的卷积以及转置等，最后得到一个形状为 `(1, height*width, input_channel)` 的张量。

最后，该函数将这个序列转化回二维形状，即将形状为 `(1, height*width, input_channel)` 的张量转化为一个形状为 `(height, width, input_channel)` 的张量，并返回该张量作为该函数的输出。

相关问题

def mhsa_block(input_layer, input_channel): # W, H = 25, 25 W, H = int(input_layer.shape[1]), int(input_layer.shape[2]) # From 2-D to Sequence: WxHxd -> W*Hxd (e.g., 25x25x512 -> 1x625x512) conv = Reshape((1, W*H, input_channel))(input_layer) # Position Encoding: 1x625x512 -> 1x625x512 pos_encoding = Conv2D(input_channel, 1, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv) # Element-wise Sum: 1x625x512 conv = Add()([conv, pos_encoding]) # Query: Conv1x1 --> 1x625x512 conv_q = Conv2D(input_channel, 1, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv) # Key: Conv1x1 --> 1x625x512 conv_k = Conv2D(input_channel, 1, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv) # Value: Conv1x1 --> 1x625x512 conv_v = Conv2D(input_channel, 1, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv) # Transposed Key: 1x512x612 conv_k = Permute(dims=(1, 3, 2))(conv_k) # Content-content: Query * Key_T --> 1x625x625 conv = Dot(axes=(3,2))([conv_q, conv_k]) conv = Reshape((1, W*H, W*H))(conv) # Softmax --> 1x625x625 conv = Softmax()(conv) # Output: Dot(1x625x625, 1x625x512) --> 1x625x512 conv = Dot(axes=(3,2))([conv, conv_v]) # From Sequence to 2-D conv = Reshape((W, H, input_channel))(conv) return conv 代码功能

这段代码实现了一个多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention, MHSA）模块，输入是一个形状为 (batch_size, width, height, input_channel) 的特征图，输出也是同样的形状。具体实现包括以下几个步骤：

1. 将输入特征图从二维形式转换成一维序列形式，即将形状为 (batch_size, width, height, input_channel) 的特征图变成形状为 (batch_size, 1, width*height, input_channel) 的序列。
2. 对序列进行位置编码，即将每个位置的信息编码成一个向量，并与序列中的每个位置对应相加。
3. 将序列分别作为查询（query）、键（key）和值（value），通过三个卷积层将其映射到同样的形状（即 (batch_size, 1, width*height, input_channel)），并计算注意力分数。具体来说，先将键进行转置，然后将查询和转置后的键相乘得到注意力分数。
4. 对注意力分数进行 softmax 归一化，得到每个位置的注意力权重。
5. 将注意力权重与值相乘并相加，得到加权后的特征表示。
6. 将加权后的特征序列重新变成二维形式，即将形状为 (batch_size, 1, width*height, input_channel) 的序列变成形状为 (batch_size, width, height, input_channel) 的特征图。

整个过程可以看作是对输入特征图进行自注意力加权，以便更好地捕捉不同位置之间的关系。

翻译：分割：将Q, K, V向量(x''∈ℝ(H×W)×C)切片为h个低阶嵌入{x_1,x_2,∙∙∙,x_h }, 其中每个单维子空间xi∈ℝh×(H×W)×(C/h)表示MHSA中的一个头；

Segmentation: Slice the Q, K, and V vectors (x'' ∈ ℝ(H×W)×C) into h low-order embeddings {x1, x2, ..., xh}, where each single subspace xi ∈ ℝh×(H×W)×(C/h) represents a head in MHSA.