def mhsa_block(input_layer, input_channel): # W, H = 25, 25 W, H = int(input_layer.shape[1]), int(input_layer.shape[2]) # From 2-D to Sequence: WxHxd -> WHxd (e.g., 25x25x512 -> 1x625x512) conv = Reshape((1, WH, input_channel))(input_layer) # Position Encoding: 1x625x512 -> 1x625x512 pos_encoding = Conv2D(input_channel, 1, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv) # Element-wise Sum: 1x625x512 conv = Add()([conv, pos_encoding]) # Query: Conv1x1 --> 1x625x512 conv_q = Conv2D(input_channel, 1, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv) # Key: Conv1x1 --> 1x625x512 conv_k = Conv2D(input_channel, 1, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv) # Value: Conv1x1 --> 1x625x512 conv_v = Conv2D(input_channel, 1, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv) # Transposed Key: 1x512x612 conv_k = Permute(dims=(1, 3, 2))(conv_k) # Content-content: Query * Key_T --> 1x625x625 conv = Dot(axes=(3,2))([conv_q, conv_k]) conv = Reshape((1, WH, WH))(conv) # Softmax --> 1x625x625 conv = Softmax()(conv) # Output: Dot(1x625x625, 1x625x512) --> 1x625x512 conv = Dot(axes=(3,2))([conv, conv_v]) # From Sequence to 2-D conv = Reshape((W, H, input_channel))(conv) return conv 是直接运行还是需要调用

这段代码定义了一个名为 mhsa_block 的函数。在函数中，输入参数包括 input_layer 和 input_channel，其中 input_layer 是一个输入层，input_channel 是输入层的通道数。函数的主要作用是实现一个多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention），用于提取输入层的特征。

该函数的输入层 input_layer 是一个二维张量，形状为 (W, H, input_channel)，其中 W 和 H 分别表示输入层的宽和高。函数首先将输入层转换为一个序列，形状为 (1, WH, input_channel)，其中 WH = W * H。接着，函数通过一个卷积层实现位置编码（Position Encoding），将序列中的每个元素都加上一个位置编码向量。然后，函数将输入序列分别作为查询（Query）、键（Key）和值（Value），通过卷积层将它们映射到一个新的空间。接着，函数计算 Query 和 Key 的点积，并将结果通过 Softmax 函数进行归一化，得到每个位置的权重。最后，函数将权重与 Value 相乘，得到最终的输出。最后，函数将输出重新变形为二维张量，形状与输入层相同。

该函数定义完成后，可以直接调用。