super(SelfAttention, self).__init__()是什么意思

`super(SelfAttention, self).__init__()` 是 Python 中的一种用于调用父类（超类）方法的语法。在此语法中，`SelfAttention` 是子类的名称，`self` 是子类的实例对象。`__init__()` 是父类的初始化方法，它被调用以初始化子类的实例对象。

在 Python 中，如果一个类继承自另一个类，子类可以通过调用 `super()` 方法来调用父类的方法或属性。在上述语法中，`super(SelfAttention, self)` 返回一个代理对象，该对象可以用于调用父类定义的方法。在这个例子中，`super(SelfAttention, self).__init__()` 调用了父类的初始化方法，以确保父类的初始化代码也能被执行。

需要注意的是，`super()` 方法只能用于新式类（即继承自 object 类的类）中。在 Python 3 中，如果子类的父类都是新式类，则可以省略 `super()` 方法中的参数，即写成 `super().__init__()`。

相关问题

super(Attention, self).__init__()

这段代码是Python中用于继承父类的构造函数的语法。在这里，Attention类是继承自父类（一般指nn.Module）的，这个语句调用了nn.Module的构造函数，并将Attention的实例作为第一个参数传递给它。这样做的目的是在Attention类中能够使用nn.Module中定义的方法和属性。同时，super()也可以避免硬编码父类名称，使代码更加灵活。

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 改写为twensorflow形式

可以将这段PyTorch代码改写为如下的TensorFlow代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

class SelfAttention(keras.layers.Layer):
    def __init__(self, in_c, out_c, fm_sz, pos_bias=False):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        self.w_q = keras.layers.Conv2D(filters=out_c, kernel_size=1, input_shape=(None, None, in_c))
        self.w_k = keras.layers.Conv2D(filters=out_c, kernel_size=1, input_shape=(None, None, in_c))
        self.w_v = 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 = 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 = tf.convert_to_tensor([x], dtype=tf.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.unsqueeze(0) for i in range(x.shape[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 = att_map.shape
        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，这里的代码只是一种可能的TensorFlow实现方式，具体还需要根据实际情况进行微调。