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。

相关问题

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 -> W*Hxd (e.g., 25x25x512 -> 1x625x512) conv = Reshape((1, W*H, 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, W*H, W*H))(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 代码功能

这段代码实现了一个多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention, MHSA）模块，输入是一个形状为 (batch_size, width, height, input_channel) 的特征图，输出也是同样的形状。具体实现包括以下几个步骤：

1. 将输入特征图从二维形式转换成一维序列形式，即将形状为 (batch_size, width, height, input_channel) 的特征图变成形状为 (batch_size, 1, width*height, input_channel) 的序列。
2. 对序列进行位置编码，即将每个位置的信息编码成一个向量，并与序列中的每个位置对应相加。
3. 将序列分别作为查询（query）、键（key）和值（value），通过三个卷积层将其映射到同样的形状（即 (batch_size, 1, width*height, input_channel)），并计算注意力分数。具体来说，先将键进行转置，然后将查询和转置后的键相乘得到注意力分数。
4. 对注意力分数进行 softmax 归一化，得到每个位置的注意力权重。
5. 将注意力权重与值相乘并相加，得到加权后的特征表示。
6. 将加权后的特征序列重新变成二维形式，即将形状为 (batch_size, 1, width*height, input_channel) 的序列变成形状为 (batch_size, width, height, input_channel) 的特征图。

整个过程可以看作是对输入特征图进行自注意力加权，以便更好地捕捉不同位置之间的关系。

翻译：分割：将Q, K, V向量(x''∈ℝ(H×W)×C)切片为h个低阶嵌入{x_1,x_2,∙∙∙,x_h }, 其中每个单维子空间xi∈ℝh×(H×W)×(C/h)表示MHSA中的一个头；

Segmentation: Slice the Q, K, and V vectors (x'' ∈ ℝ(H×W)×C) into h low-order embeddings {x1, x2, ..., xh}, where each single subspace xi ∈ ℝh×(H×W)×(C/h) represents a head in MHSA.