请给出图像self-attention代码示例

### 回答1：

self-attention代码示例：import torch
from torch import nnclass SelfAttention(nn.Module):
def __init__(self, dim):
super().__init__()
self.linear_in = nn.Linear(dim, dim, bias=False)
self.sm = nn.Softmax(dim=-1)
self.linear_out = nn.Linear(dim, dim, bias=False)

def forward(self, input):
x = self.linear_in(input)
x = self.sm(x)
x = self.linear_out(x)
return x

### 回答2：
以下是一个使用PyTorch实现图像self-attention的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class SelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels):
        super(SelfAttention, self).__init__()

        # 定义3个卷积层
        self.query_conv = nn.Conv2d(in_channels, in_channels // 8, kernel_size=1)
        self.key_conv = nn.Conv2d(in_channels, in_channels // 8, kernel_size=1)
        self.value_conv = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=1)
        
        # 定义softmax层
        self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)
        
        # 定义缩放因子
        self.gamma = nn.Parameter(torch.zeros(1))
    
    def forward(self, x):
        # 获取输入的大小
        b, c, h, w = x.size()
        
        # 使用query_conv，key_conv和value_conv计算Q，K和V
        query = self.query_conv(x).view(b, -1, h * w)
        key = self.key_conv(x).view(b, -1, h * w)
        value = self.value_conv(x).view(b, -1, h * w)
        
        # 计算attention分数
        attention_scores = torch.bmm(query.permute(0, 2, 1), key)
        attention_scores = self.softmax(attention_scores)
        
        # 计算注意力加权的value
        attention_output = torch.bmm(value, attention_scores.permute(0, 2, 1))
        attention_output = attention_output.view(b, c, h, w)
        
        # 对注意力加权的value进行缩放和残差连接
        out = self.gamma * attention_output + x
        
        return out

# 使用示例
in_channels = 256
input_size = (3, 224, 224)
x = torch.rand((1, in_channels, input_size[1], input_size[2]))

# 创建self-attention层
self_attention = SelfAttention(in_channels)

# 运行forward函数
output = self_attention(x)
print(output.size())  # 输出: torch.Size([1, 256, 224, 224])

这个示例代码演示了如何使用卷积层构建图像self-attention层，并用于处理大小为`(1, 256, 224, 224)`的输入。在代码中，先定义了3个卷积层(query_conv、key_conv和value_conv)，之后将输入大小调整为适合进行计算的形状，接下来计算Q、K和V。然后，根据Q和K的点积计算attention分数，并使用softmax函数对其进行归一化。最后，根据注意力加权的V计算输出，并通过缩放因子和残差连接进行处理。