通过keras获取vision transformer的注意力分布图

在Keras中，特别是当使用Vision Transformer（ViT）这样的模型时，通常并不直接提供获取注意力分布图的接口。然而，你可以通过以下步骤间接地查看模型内部的注意力机制：

1. 首先，你需要安装必要的库，如`tensorflow-addons`，它包含了一个可视化工具，比如`tf.keras.layers.AdditiveAttention`的`attention_map`属性。

pip install tensorflow-addons

2. 使用`TensorFlow Addons`的`Attention`层，并在模型中应用，例如：

import tensorflow as tf
from tensorflow_addons.layers import MultiHeadAttention

class ViTModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self, num_heads=8):
        super(ViTModel, self).__init__()
        self.multi_head_attention = MultiHeadAttention(num_heads=num_heads)

    def call(self, inputs, training=False):
        attention_output = self.multi_head_attention(inputs, inputs)
        # 其他模型部分...

3. 训练好模型后，如果你想要查看注意力分布，可以对某个批次的数据执行前向传播，并访问`attention_output`。注意这通常是中间层的输出，不是最终预测结果。

inputs = ...  # 输入数据
outputs = model(inputs, training=False)
attention_weights = outputs[0]  # 如果注意力输出是一个元组，取第一个元素

4. 要将注意力权重转换成可视化可用的注意力分布图，你可以将其传递给`tensorflow_addons.visualization.attention_weights_to_image`函数：

import tensorflow_addons as tfa

attention_distribution = tfa.vis.attention_weights_to_image(attention_weights)
# 现在你可以保存这个图像或者显示它