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

torch的张量和keras的张量有什么不同

PyTorch 和 Keras 都提供了张量（tensor）作为多维数组的数据类型，但它们之间有一些不同：

1. **计算图的构建方式不同**

PyTorch 使用动态计算图（Dynamic Computational Graph），即在每次计算时动态地构建计算图，这使得模型的结构比较灵活，可以在运行时根据需要修改计算图。而 Keras 使用静态计算图（Static Computational Graph），即在编译模型时就构建好计算图，这使得模型的结构比较固定，无法在运行时修改计算图。

2. **张量的默认数据类型不同**

在 PyTorch 中，张量的默认数据类型是浮点型（`torch.FloatTensor`），而在 Keras 中，张量的默认数据类型是 32 位浮点型（`float32`）。

3. **张量的索引方式不同**

在 PyTorch 中，张量的索引方式类似于 NumPy，可以使用整数、切片、布尔型数组等方式进行索引，也可以使用 `torch.gather`、`torch.masked_select` 等函数进行高级索引。而在 Keras 中，张量的索引方式较为简单，只能使用整数或切片进行索引。

4. **部分函数的实现不同**

PyTorch 和 Keras 中都提供了丰富的张量操作函数，但有些函数的实现方式略有不同，例如 `torch.cat` 和 `keras.layers.concatenate` 函数在拼接张量时的默认拼接维度不同，`torch.matmul` 和 `keras.backend.dot` 函数在矩阵乘法时的维度顺序不同等等。

总的来说，PyTorch 和 Keras 都是非常强大的深度学习框架，它们之间的异同也使得它们更适合不同的应用场景和个人喜好。

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。