def __call__作用，举例

在 Python 中，`__call__` 是一个特殊的方法，用于让一个对象像函数一样被调用。当对象被调用时，Python 解释器会自动调用 `__call__` 方法，并将对象本身作为第一个参数传递给该方法。

以下是一个简单的例子，演示了如何使用 `__call__` 方法：

class Adder:
    def __init__(self, n):
        self.n = n

    def __call__(self, x):
        return self.n + x

add5 = Adder(5)
result = add5(10)
print(result)  # 15

在上面的例子中，我们定义了一个名为 `Adder` 的类，该类有一个实例变量 `n`，并且实现了 `__call__` 方法。在 `__call__` 方法中，我们将对象本身作为第一个参数传递给该方法，并返回 `self.n + x` 的结果。接下来，我们创建了一个名为 `add5` 的 `Adder` 实例，并将其初始化为 `5`。最后，我们将 `add5` 对象当作函数一样调用，并将 `10` 作为参数传递给它，从而输出了 `15`。

总之，`__call__` 方法可以让我们方便地将一个对象封装成一个可调用的函数，并且可以利用对象的状态来影响函数的行为。

相关问题

举例调用下面的方法 ： class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, d_model, num_heads): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.num_heads = num_heads self.d_model = d_model assert d_model % self.num_heads == 0 self.depth = d_model // self.num_heads self.query_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.key_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.value_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model)

假设你已经定义了一个名为 `model` 的神经网络模型，其中包含了 `MultiHeadAttention` 层，你可以使用下面的方法来调用这个层：

import tensorflow as tf

# 定义模型
class MyModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.multi_head_attention = MultiHeadAttention(d_model=64, num_heads=8)

    def call(self, inputs):
        # 调用 MultiHeadAttention 层
        x = self.multi_head_attention(inputs)
        return x

# 初始化模型
model = MyModel()

# 输入数据
inputs = tf.random.normal(shape=(32, 10, 64))

# 调用模型
outputs = model(inputs)

# 输出结果
print(outputs.shape)

在上面的代码中，我们首先定义了一个名为 `MyModel` 的神经网络模型，并在其中实例化了一个 `MultiHeadAttention` 层。然后，我们创建了一个 `model` 对象，该对象是 `MyModel` 的实例。接着，我们使用 `tf.random.normal()` 方法生成了一个形状为 `(32, 10, 64)` 的张量作为输入数据，然后将其传递给模型的 `call()` 方法，得到了模型的输出结果。最后，我们打印出了输出结果的形状。

from keras import backend as K from keras.engine.topology import Layer class Self_Attention(Layer): def __init__(self, output_dim, **kwargs): self.output_dim = output_dim super(Self_Attention, self).__init__(**kwargs) def build(self, input_shape): # 为该层创建一个可训练的权重 # inputs.shape = (batch_size, time_steps, seq_len) # 可能seq_len是64，output_dim是128 self.kernel = self.add_weight(name='kernel', shape=(3, input_shape[2], self.output_dim), initializer='uniform', trainable=True) super(Self_Attention, self).build(input_shape) # 一定要在最后调用它 def call(self, x): WQ = K.dot(x, self.kernel[0]) WK = K.dot(x, self.kernel[1]) WV = K.dot(x, self.kernel[2]) print("WQ.shape", WQ.shape) # print("WQ_.shape", WQ_.shape) print("K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1]).shape", K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1]).shape) QK = K.batch_dot(WQ, K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1])) QK = QK / (64 ** 0.5) QK = K.softmax(QK) print("QK.shape", QK.shape) # distribution函数: (QxKt)/dk V = K.batch_dot(QK, WV) return V def compute_output_shape(self, input_shape): return (input_shape[0], input_shape[1], self.output_dim) 解释这段代码，举例怎样使用

这段代码实现了一个自注意力层（Self-Attention Layer），用于对输入的三维张量进行自注意力计算，得到对应的输出张量。

具体来说，代码中的Self_Attention类继承自keras.engine.topology中的Layer类，重载了其中的build、call和compute_output_shape方法，用于构建层、计算输出和计算输出张量的形状。在初始化时，通过传入output_dim参数来指定输出张量的最后一维大小，即self.output_dim。

在build方法中，根据输入张量的形状input_shape创建了一个可训练的权重kernel，其形状为(3, input_shape[2], self.output_dim)，即包括三个矩阵，每个矩阵的列数都为输入张量的最后一维大小self.output_dim，行数为输入张量的中间维大小。这些矩阵将被用于计算注意力分布。

在call方法中，首先通过输入张量x和kernel中的第一个矩阵计算出Q向量，第二个矩阵计算出K向量，第三个矩阵计算出V向量。然后将K向量转置后进行矩阵乘法得到QK矩阵，再除以一个标量64的平方根，最后使用softmax函数得到注意力分布QK。

最后将注意力分布QK和V向量进行矩阵乘法，得到输出张量V。

一个例子使用该自注意力层的方法如下：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
from Self_Attention import Self_Attention  # 导入自注意力层

model = Sequential()
model.add(Embedding(max_features, 128))
model.add(LSTM(64, return_sequences=True))
model.add(Self_Attention(128))  # 添加自注意力层
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.summary()

在这个例子中，首先通过Embedding层将输入序列编码为128维向量，然后通过LSTM层对序列进行处理，其中return_sequences=True表示输出中包含整个序列的输出而不仅仅是最后一个时间步的输出。然后再添加一个自注意力层Self_Attention，将其输出的128维向量作为Dense层的输入进行二分类任务的训练。