torch.cat函数对应keras中哪个函数

在 Keras 中，可以使用 `keras.layers.concatenate` 函数来实现 `torch.cat` 函数的类似功能。它的语法如下：

keras.layers.concatenate(inputs, axis=-1)

其中，参数 `inputs` 是要拼接的张量序列；参数 `axis` 是指定拼接的维度。与 `torch.cat` 函数不同的是，`keras.layers.concatenate` 函数的默认拼接维度是最后一个维度（即 `-1`），而不是第一个。

例如，如果有两个形状分别为 (3, 4) 和 (3, 5) 的张量 `x1` 和 `x2`，想要沿着第二维拼接它们，则可以使用以下代码：

keras.layers.concatenate([x1, x2], axis=1)

该函数将返回一个形状为 (3, 9) 的张量，其中包含 `x1` 和 `x2` 沿着第二维拼接后的结果。

注意：所有输入张量的形状必须在除了指定的拼接维度之外的所有维度上保持一致。

相关问题

用tensorflow的layers.Layer模块改写class SelfAttention(nn.Module): def init(self,in_c,out_c,fm_sz,pos_bias = False): super(SelfAttention,self).init() self.w_q = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_k = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_v = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.pos_code = self.__getPosCode(fm_sz,out_c) self.softmax = nn.Softmax(dim = 2) self.pos_bias = pos_bias def __getPosCode(self,fm_sz,out_c): x = [] for i in range(fm_sz): x.append([np.sin,np.cos][i % 2](1 / (10000 ** (i // 2 / fm_sz)))) x = torch.from_numpy(np.array([x])).float() return torch.cat([(x + x.t()).unsqueeze(0) for i in range(out_c)]) def forward(self,x): q,k,v = self.w_q(x),self.w_k(x),self.w_v(x) pos_code = torch.cat([self.pos_code.unsqueeze(0) for i in range(x.shape[0])]).to(x.device) if self.pos_bias: att_map = torch.matmul(q,k.permute(0,1,3,2)) + pos_code else: att_map = torch.matmul(q,k.permute(0,1,3,2)) + torch.matmul(q,pos_code.permute(0,1,3,2)) am_shape = att_map.shape att_map = self.softmax(att_map.view(am_shape[0],am_shape[1],am_shape[2] * am_shape[3])).view(am_shape) return att_map * v

以下是使用tensorflow的layers.Layer模块改写的代码：

import tensorflow as tf

class SelfAttention(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, in_c, out_c, fm_sz, pos_bias=False):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        self.w_q = tf.keras.layers.Conv2D(filters=out_c, kernel_size=1, input_shape=[None, None, in_c])
        self.w_k = tf.keras.layers.Conv2D(filters=out_c, kernel_size=1, input_shape=[None, None, in_c])
        self.w_v = tf.keras.layers.Conv2D(filters=out_c, kernel_size=1, input_shape=[None, None, in_c])
        self.pos_code = self.__getPosCode(fm_sz, out_c)
        self.softmax = tf.keras.layers.Softmax(axis=2)
        self.pos_bias = pos_bias
        
    def __getPosCode(self, fm_sz, out_c):
        x = []
        for i in range(fm_sz):
            x.append([np.sin, np.cos][i % 2](1 / (10000 ** (i // 2 / fm_sz))))
        x = np.array([x], dtype=np.float32)
        return tf.concat([(x + tf.transpose(x)).unsqueeze(0) for i in range(out_c)], axis=0)
    
    def call(self, x):
        q, k, v = self.w_q(x), self.w_k(x), self.w_v(x)
        pos_code = tf.concat([self.pos_code[None, ...] for i in range(tf.shape(x)[0])], axis=0)
        if self.pos_bias:
            att_map = tf.matmul(q, tf.transpose(k, perm=[0, 1, 3, 2])) + pos_code
        else:
            att_map = tf.matmul(q, tf.transpose(k, perm=[0, 1, 3, 2])) + tf.matmul(q, tf.transpose(pos_code, perm=[0, 1, 3, 2]))
        am_shape = tf.shape(att_map)
        att_map = self.softmax(tf.reshape(att_map, [am_shape[0], am_shape[1], am_shape[2] * am_shape[3]]))
        att_map = tf.reshape(att_map, am_shape)
        return att_map * v

需要注意的是，tensorflow中没有nn.Module这个概念，而是使用tf.keras.layers.Layer作为基类。因此，我们需要在类定义中加入`tf.keras.layers.Layer`，并对一些函数名称进行修改。此外，tensorflow默认使用NHWC格式的数据，因此在调用transpose函数时需要加上perm参数进行转置，以保证维度的正确性。

用tensorflow的layers.Layer模块改写 class MultiHeadSelfAttention(nn.Module): def init(self,in_c,out_c,head_n,fm_sz,pos_bias = False): super(MultiHeadSelfAttention,self).init() self.sa_blocks = [SelfAttention(in_c = in_c,out_c = out_c,fm_sz = fm_sz,pos_bias = pos_bias) for i in range(head_n)] self.sa_blocks = nn.ModuleList(self.sa_blocks) def forward(self,x): results = [sa(x) for sa in self.sa_blocks] return torch.cat(results,dim = 1)

以下是使用tensorflow的layers.Layer模块改写的代码：

import tensorflow as tf

class MultiHeadSelfAttention(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, in_c, out_c, head_n, fm_sz, pos_bias=False):
        super(MultiHeadSelfAttention, self).__init__()
        self.head_n = head_n
        self.sa_blocks = [SelfAttention(in_c=in_c, out_c=out_c, fm_sz=fm_sz, pos_bias=pos_bias) for i in range(head_n)]
    
    def call(self, x):
        results = [sa(x) for sa in self.sa_blocks]
        return tf.concat(results, axis=-1)

同样需要注意的是，tensorflow中没有nn.Module这个概念，而是使用tf.keras.layers.Layer作为基类。在类定义中加入`tf.keras.layers.Layer`，并对一些函数名称进行修改。另外，由于在`MultiHeadSelfAttention`类中使用了`SelfAttention`类，因此需要保证`SelfAttention`类已经被定义并且可以被正确调用。在`MultiHeadSelfAttention`的`call`函数中，使用列表推导式对每个`SelfAttention`进行调用，并使用`tf.concat`函数对结果进行拼接。因为要对`head_n`个`SelfAttention`的结果进行拼接，所以需要在`tf.concat`函数的`axis`参数中传入`-1`，以保证拼接的维度正确。