基于上述代码fea1_att, SelfAtt_score = GlobalSelfAttention(num_heads=n_heads, key_dim=k_dim)(fea1_embed)为什么无法调回

根据上述代码 `fea1_att, SelfAtt_score = GlobalSelfAttention(num_heads=n_heads, key_dim=k_dim)(fea1_embed)`，可以看出这行代码的目的是将 `fea1_embed` 输入到 `GlobalSelfAttention` 层中进行注意力计算，并将结果分别赋值给 `fea1_att` 和 `SelfAtt_score`。

如果你无法调回这个结果，可能是因为你没有正确地定义和初始化 `fea1_embed`、`GlobalSelfAttention` 层以及相关的变量。请确保以下几点：

1. `fea1_embed` 是正确定义和初始化的输入张量或变量。
2. `GlobalSelfAttention` 类已经正确定义，并且在使用之前已经实例化。
3. `n_heads` 和 `k_dim` 参数的值是正确设置的，并且与 `GlobalSelfAttention` 类的构造函数中定义的参数一致。

如果以上条件都满足，那么你应该能够成功调用 `GlobalSelfAttention` 层，并且获得计算结果以及注意力权重。请确保检查代码中是否存在其他错误或缺失部分，以便进一步排查问题。

相关问题

sns.heatmap(data=fea_corr,square=True,annot=True)

This code creates a heatmap using the seaborn library in Python. The heatmap displays the correlation between different features in a dataset. The 'data' parameter is used to specify the dataset for which the heatmap needs to be created. The 'square' parameter is used to make the heatmap square in shape. The 'annot' parameter is used to display the correlation values on the heatmap.

function [fea] = mrmr_miq_d(d, f, K) dkf举例

假设d是n个样本的d维特征矩阵，f是n个样本的标签向量，K是选择的特征数。

可以按照以下步骤使用mRMR-MIQ-D算法选择特征：

1. 计算d中各个特征与标签f的互信息，得到一个d维的向量miq。

2. 将miq按照大小从大到小排序，选择miq最大的特征作为第一个选定的特征，将其加入已选特征集合S中。

3. 对于剩余的特征，分别计算它们与已选特征集合S中的特征的互信息，得到一个d-1维的向量mrmr。

4. 将mrmr按照大小从大到小排序，选择mrmr最大的特征作为下一个选定的特征，将其加入已选特征集合S中。

5. 重复步骤3-4，直到选择了K个特征。

6. 最终得到的已选特征集合S即为所选的特征，返回S对应的特征矩阵fea。

具体的 MATLAB 实现代码如下：

function [fea] = mrmr_miq_d(d, f, K)
% d: n by m data matrix
% f: n by 1 label vector
% K: number of features to select

[n,m] = size(d);
t = ceil(log2(n));

% calculate mutual information between features and labels
miq = zeros(1,m);
for i = 1:m
    miq(i) = mutualinfo(d(:,i), f);
end

% select the first feature with largest MIQ
[~, idx] = max(miq);
S = idx;

% select additional features using MRMR-MIQ-D algorithm
for k = 2:K
    mrmr = zeros(1,m);
    for i = 1:m
        if ~ismember(i, S)
            % calculate MIQ between feature i and selected features
            miq_iS = zeros(1,length(S));
            for j = 1:length(S)
                miq_iS(j) = mutualinfo(d(:,i), d(:,S(j)));
            end
            % calculate MRMR criterion
            mrmr(i) = miq(i) - sum(miq_iS)/length(S);
        end
    end
    % select feature with largest MRMR criterion
    [~, idx] = max(mrmr);
    S = [S idx];
end

fea = d(:,S);

其中，mutualinfo()是计算互信息的函数，可以使用MATLAB自带的函数或其他第三方函数库。