基于TensorFlow2.0 在resnet152中增加注意力机制进行人脸表情识别代码

以下是一个基于 TensorFlow 2.0 和 ResNet152 的人脸表情识别模型代码，其中包含了注意力机制的实现：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, Dense, Flatten, Dropout, BatchNormalization, GlobalAveragePooling2D, Multiply
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.applications.resnet import ResNet152

def ResNet152_attention(input_shape, num_classes):
    # 加载预训练的 ResNet152 模型
    base_model = ResNet152(include_top=False, weights='imagenet', input_shape=input_shape)

    # 获取 ResNet152 模型的输出层
    x = base_model.output

    # 添加注意力机制
    attention_weights = Conv2D(filters=1, kernel_size=(1, 1), activation='sigmoid')(x)
    x = Multiply()([x, attention_weights])

    # 添加全局平均池化层
    x = GlobalAveragePooling2D()(x)

    # 添加全连接层和输出层
    x = Dense(512, activation='relu')(x)
    x = Dropout(0.5)(x)
    x = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)

    # 构建新模型
    model = Model(inputs=base_model.input, outputs=x)

    # 冻结 ResNet152 的所有层
    for layer in base_model.layers:
        layer.trainable = False

    return model

需要注意的是，在使用该模型之前，还需要对数据进行预处理和训练。可以参考 TensorFlow 官方文档进行相关操作。