用Keras写一个non local block，用def方法写，不要class

### 回答1：
好的，下面是一个使用 Keras 的 def 方法编写 non-local block 的示例：

from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Add, Activation, Lambda

def non_local_block(input_x, inter_channel):
    # 获取输入张量的维度
    input_shape = input_x.shape

    # 将输入张量进行转置操作，将通道维度放在最后一个维度
    input_x = Lambda(lambda x: K.permute_dimensions(x, (0, 3, 1, 2)))(input_x)

    # 计算输入张量的空间维度
    spatial_shape = input_shape[1:3]

    # 对输入张量进行 1x1 卷积降维，得到 theta、phi 和 g 三个张量
    theta = Conv2D(inter_channel, kernel_size=1, strides=1, padding='same')(input_x)
    phi = Conv2D(inter_channel, kernel_size=1, strides=1, padding='same')(input_x)
    g = Conv2D(inter_channel, kernel_size=1, strides=1, padding='same')(input_x)

    # 对 theta 和 phi 张量进行转置操作，将通道维度放在最后一个维度
    theta = Lambda(lambda x: K.permute_dimensions(x, (0, 2, 3, 1)))(theta)
    phi = Lambda(lambda x: K.permute_dimensions(x, (0, 2, 3, 1)))(phi)

    # 计算 theta 和 phi 张量的内积，并将结果进行归一化
    f = Lambda(lambda x: K.batch_dot(x[0], x[1], axes=[3, 3]))([theta, phi])
    f = Activation('softmax')(f)

    # 对 g 张量进行转置操作，将通道维度放在最后一个维度
    g = Lambda(lambda x: K.permute_dimensions(x, (0, 2, 3, 1)))(g)

    # 计算非局部块的输出张量
    y = Lambda(lambda x: K.batch_dot(x[0], x[1], axes=[3, 2]))([f, g])
    y = Lambda(lambda x: K.permute_dimensions(x, (0, 3, 1, 2)))(y)
    y = Conv2D(input_shape[3], kernel_size=1, strides=1, padding='same')(y)
    y = Add()([input_x, y])

    # 返回非局部块的输出张量
    return y

在这个实现中，我们首先将输入张量进行转置操作，将通道维度放在最后一个维度，然后对输入张量进行 1x1 卷积降维，得到 theta、phi 和 g 三个张量。接下来，我们对 theta 和 phi 张量进行转置操作，将通道维度放在最后一个维度，并计算它们的内积。然后，我们对 g 张量进行转置操作，将通道维度放在最后一个维度，并计算非局部块的输出张量。最后，我们将非局部块的输出张量与输入张量相加，得到最终的输出张量。

### 回答2：
在Keras中，可以使用def方法编写一个non-local block。非局部块是一种深度学习中的注意力机制，用于在图像或视频等数据中捕获长距离的依赖关系。

以下是一个使用def方法编写的non-local block代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, Activation

def non_local_block(input_tensor):
    input_shape = input_tensor.shape
    
    # 计算输入特征图的维度
    num_channels = input_shape[-1]
    
    # 计算输入特征图的尺寸
    img_height = input_shape[1]
    img_width = input_shape[2]
    
    # 将输入特征图进行重新构造，每个像素变为一个维度为num_channels的特征向量
    reshaped_input = tf.reshape(input_tensor, [-1, img_height*img_width, num_channels])
    
    # 计算注意力权重
    attention = tf.keras.layers.Conv1D(filters=num_channels, kernel_size=1, activation='relu')(reshaped_input)
    attention = tf.keras.layers.Conv1D(filters=num_channels, kernel_size=1, activation='sigmoid')(attention)
    
    # 将注意力权重与输入特征图相乘得到加权特征图
    weighted_features = tf.keras.layers.Multiply()([attention, reshaped_input])
    
    # 将加权特征图进行相加并重构为原始形状
    output = tf.keras.layers.Add()([input_tensor, tf.reshape(weighted_features, tf.shape(input_tensor))])
    
    return output

在这个示例中，我们首先通过tf.reshape重新构造输入特征图，然后将其输入到两个1D卷积层中，分别用于计算注意力权重。然后，我们使用tf.keras.layers.Multiply()将注意力权重与输入特征图相乘，得到加权特征图。最后，我们将加权特征图与输入特征图进行相加，并使用tf.keras.layers.Add()将结果重构为原始形状。

这样，我们就成功地编写了一个非局部块的Keras实现。你可以根据自己的需求将该non local block应用于自己的模型中。