flow attention

flow attention 是一种在多模态任务中使用的注意力机制，用于在视觉和文本特征之间建立关联并进行信息流动。在实现中，可以使用 Contexture Flow、Word-by-word Flow和Span-by-span Flow来实现具体的逻辑。这三种流动方式都依赖于不同的注意力掩码矩阵。

在 Contexture Flow 中，双向的视觉特征和文本特征可以相互可见，而在 Word-by-word Flow 中，符号序列的每个位置只能看到不同位置的目标字符。而在 Span-by-span Flow 中，符号序列不能看到同一个 span 中的所有目标字符。

受到 Transformer 模型的启发，使用矩阵 W_Q、W_V 和 W_K 将输入的视觉特征和文本特征转换为对应的 Q、V 和 K 矩阵。然后，通过计算(双向)模态间的信息流，可以得到视觉特征和文本特征的更新值。接着，将这些更新值与原特征进行连接并进行线性变换，得到模态之间交互的输出，这就是 Dynamic Intramodality Attention Flow。

相关问题

用中文翻译：The intersections of arc portions for the wavy channels such as (c3), (c5), (c6) and (c7) play critical role in the heat transfer of the coolant. Firstly, the y velocity component of the coolant enhances thermal convection between the two layers of adjacent coolant flow fields. Secondly, the efficient heat transfer at periodic intersections of wavy channels improves thermal uniformity in the xz plane. To optimize the heat dissipation of the stack with inversely phased wavy flow field design, geometry parameters should be paid more attention including the wave curvature, length of the periodic channel wave and the width of channel/ rib.

我们可以看到，对于像（c3），（c5），（c6）和（c7）这样的波浪状流道，弧段的交叉点起着至关重要的作用，它们有助于冷却剂的热传递。首先，冷却剂的y速度分量增强了相邻冷却剂流场之间的热对流。其次，波浪状流道的周期性交叉点处的有效热传递提高了xz平面的热均匀性。为了优化具有反相波浪流场设计的堆栈的散热性能，应该更加重视几何参数，包括波形曲率、周期性流道波的长度以及流道/肋的宽度。

在tf的环境下 搭建resnet18_attention，训练cifa10，打印出运行结果 使用了数据增强和学习率衰减等技术，为了尽可能提高准确率。

好的，以下是搭建ResNet18_Attention并训练CIFAR-10的代码及解释:

首先，你需要导入必要的库和模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers, models, regularizers
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

接着，你需要定义ResNet18_Attention模型：

def resnet18_attention(input_shape, num_classes):
    input = layers.Input(shape=input_shape)

    # conv1
    x = layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(7,7), strides=(2,2), padding='same', kernel_regularizer=regularizers.l2(1e-4))(input)
    x = layers.BatchNormalization()(x)
    x = layers.Activation('relu')(x)
    x = layers.MaxPooling2D(pool_size=(3,3), strides=(2,2), padding='same')(x)

    # conv2_x
    x = resnet_block(x, filters=64, blocks=2, strides=(1,1))
    x = attention_block(x)

    # conv3_x
    x = resnet_block(x, filters=128, blocks=2, strides=(2,2))
    x = attention_block(x)

    # conv4_x
    x = resnet_block(x, filters=256, blocks=2, strides=(2,2))
    x = attention_block(x)

    # conv5_x
    x = resnet_block(x, filters=512, blocks=2, strides=(2,2))
    x = attention_block(x)

    x = layers.GlobalAveragePooling2D()(x)

    output = layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(x)

    model = models.Model(inputs=input, outputs=output)

    return model

这个ResNet18_Attention模型是由ResNet18和注意力机制所组成的，其中ResNet18由4个stage组成，每个stage中包含多个残差块，而注意力机制则是用来提取图像中不同区域的重要性，从而提高分类的准确性。

ResNet18中的残差块由两个卷积层和一个恒等映射组成，其中第一个卷积层的卷积核大小为3x3，第二个卷积层的卷积核大小也为3x3，但是它的卷积核数目是第一个卷积层的两倍。恒等映射用来保证x和F(x)的维度相同。每个stage的第一个残差块的第一个卷积层的步长为2，以便在输入和输出之间建立空间尺寸的降采样。

注意力机制由两个全连接层和一个Sigmoid激活函数组成，用来计算图像中每个区域的重要性，从而提高分类的准确性。

接着，你需要定义ResNet18_Attention的残差块：

def resnet_block(input_tensor, filters, blocks, strides):
    x = input_tensor
    for i in range(blocks):
        strides = (strides, strides) if i == 0 else (1, 1)
        x = resnet_identity_block(x, filters=filters, strides=strides)
    return x

def resnet_identity_block(input_tensor, filters, strides):
    x = layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=(3,3), strides=strides, padding='same', kernel_regularizer=regularizers.l2(1e-4))(input_tensor)
    x = layers.BatchNormalization()(x)
    x = layers.Activation('relu')(x)

    x = layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=(3,3), strides=(1,1), padding='same', kernel_regularizer=regularizers.l2(1e-4))(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)

    x = layers.add([x, input_tensor])
    x = layers.Activation('relu')(x)
    return x

这里定义的残差块是由两个卷积层和一个恒等映射组成的，其中第一个卷积层的卷积核大小为3x3，第二个卷积层的卷积核大小也为3x3，但是它的卷积核数目是第一个卷积层的两倍。恒等映射用来保证x和F(x)的维度相同。

接着，你需要定义ResNet18_Attention的注意力机制：

def attention_block(input_tensor):
    x = layers.GlobalAveragePooling2D()(input_tensor)

    x = layers.Dense(units=int(x.shape[-1]), activation='relu')(x)
    x = layers.Dense(units=int(x.shape[-1]), activation='sigmoid')(x)

    x = tf.reshape(x, [-1, 1, 1, int(x.shape[-1])])
    x = input_tensor * x

    return x

这里定义的注意力机制由两个全连接层和一个Sigmoid激活函数组成，用来计算图像中每个区域的重要性，从而提高分类的准确性。

接下来，你需要对CIFAR-10数据集进行数据增强和准备：

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.cifar10.load_data()

train_images = train_images.astype('float32') / 255.0
test_images = test_images.astype('float32') / 255.0

train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels, 10)
test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels, 10)

data_generator = ImageDataGenerator(rotation_range=15,
                                    width_shift_range=0.1,
                                    height_shift_range=0.1,
                                    horizontal_flip=True,
                                    vertical_flip=False)

data_generator.fit(train_images)

这里使用了Keras中的CIFAR-10数据集，并对其进行了归一化处理。数据增强包括旋转、平移和翻转等，可以增加数据集的数量，提高模型的泛化能力。

接下来，你需要使用上述定义的ResNet18_Attention模型进行训练：

model = resnet18_attention(input_shape=(32,32,3), num_classes=10)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

lr_scheduler = keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=5, min_lr=1e-6)
early_stopping = keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, restore_best_weights=True)

history = model.fit(data_generator.flow(train_images, train_labels, batch_size=128),
                    epochs=100,
                    validation_data=(test_images, test_labels),
                    callbacks=[lr_scheduler, early_stopping])

这里使用了Adam优化器，交叉熵损失函数，以及准确率作为评价指标。LR调度器和Early Stopping可以帮助优化模型的训练，避免过拟合。

最后，你可以打印出模型的准确率：

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)

这里使用测试集对模型进行评估，输出测试集上的准确率。

完整代码如下：