注意力机制：肿瘤边缘信息代码

以下是一个使用注意力机制来获取肿瘤边缘信息的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Conv2DTranspose, Activation, Multiply, Add

def attention_block(input_tensor, skip_tensor):
    # 编码器部分
    # 输入特征图经过卷积和激活函数处理
    x = Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), padding='same', activation='relu')(input_tensor)
    # 编码器输出和跳跃连接的特征图相乘
    x = Multiply()([x, skip_tensor])

    # 解码器部分
    # 特征图上采样
    x = Conv2DTranspose(filters=64, kernel_size=(3, 3), strides=(2, 2), padding='same')(x)
    # 经过卷积和激活函数处理
    x = Conv2D(filters=1, kernel_size=(3, 3), padding='same', activation='sigmoid')(x)
    
    # 编码器输出和解码器输出相加
    output_tensor = Add()([x, skip_tensor])
    
    return output_tensor

在这个示例中，`attention_block` 是一个自定义函数，它接收两个输入：`input_tensor` 和 `skip_tensor`。`input_tensor` 是编码器的输出特征图，而 `skip_tensor` 是从编码器中跳跃连接的特征图。在注意力块中，首先对输入特征图进行一些处理，然后将其与跳跃连接的特征图相乘。接下来，使用解卷积操作对特征图进行上采样，并经过一些卷积和激活函数处理。最后，将编码器输出和解码器输出相加得到最终的输出特征图。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现可能因应用场景和需求而有所不同。您可能需要根据自己的需求进行适当的修改和调整。此外，还需要将该代码集成到完整的模型中以使用注意力机制获取肿瘤边缘信息。