keras实现vision transformer的注意力分布图

在Keras中实现Vision Transformer (ViT) 的注意力分布图，通常涉及对Transformer模型中的Self-Attention机制的理解。ViT是一种将图像划分为固定大小的 patches，并将其转换成序列输入到Transformer架构中的模型。每个自注意力头都会计算输入tokens之间的相似度，生成一个注意力权重分布。

要获取注意力分布图，你需要访问Transformer模块中的`Attention`层，这通常是`MultiHeadAttention`的一个实例。在训练或预测过程中，你可以通过调用该层的`_run_attention_weights()`方法来获得注意力矩阵。这个矩阵展示了每一对tokens之间影响程度的分数，行表示查询token，列代表键(token)。

在Keras中，假设你已经有一个预训练的ViT模型`vit_model`，你可以这样做：

attention_layer = vit_model.get_layer('multi_head_attention') # 查找注意力层
attention_output = attention_layer(self_attention_input) # 输入前向传播需要的数据
attention_weights = attention_output[0] # 注意力权重通常在第一个元素

# 对注意力权重进行可视化，例如使用matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(attention_weights)

记得替换`'multi_head_attention'`为你实际模型中的对应层名。至于如何在预测阶段展示注意力图，你可以在保存检查点之后，在评估或推理代码中添加这部分。