在resnet中加入注意力机制的代码

在ResNet中加入注意力机制的方法是使用SE-Net（Squeeze-and-Excitation Network），它可以通过学习一组权重对特征进行动态调整，以增强有用的特征并减少无关的特征。下面是一个简单的SE-Net代码示例：

import tensorflow as tf

def se_block(input_tensor, ratio=8):
    channel_axis = 1 if tf.keras.backend.image_data_format() == "channels_first" else -1
    filters = input_tensor._keras_shape[channel_axis]
    se_shape = (filters, 1, 1) if tf.keras.backend.image_data_format() == 'channels_first' else (1, 1, filters)

    se = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(input_tensor)
    se = tf.keras.layers.Reshape(se_shape)(se)
    se = tf.keras.layers.Dense(filters // ratio, activation='relu', kernel_initializer='he_normal', use_bias=True)(se)
    se = tf.keras.layers.Dense(filters, activation='sigmoid', kernel_initializer='he_normal', use_bias=True)(se)

    if tf.keras.backend.image_data_format() == 'channels_first':
        se = tf.keras.layers.Permute((3, 1, 2))(se)

    x = tf.keras.layers.multiply([input_tensor, se])
    return x

在ResNet中使用SE-Net的方法是将SE-Net添加到ResNet的每个块中，如下所示：

def resnet_block(input_data, filters, kernel_size, strides, use_se=True):
    x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, strides=strides, padding='same')(input_data)
    x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
    x = tf.keras.layers.ReLU()(x)

    if use_se:
        x = se_block(x)

    x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, strides=1, padding='same')(x)
    x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)

    shortcut = input_data
    if strides != 1 or filters != shortcut._keras_shape[-1]:
        shortcut = tf.keras.layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=1, strides=strides, padding='same')(shortcut)
        shortcut = tf.keras.layers.BatchNormalization()(shortcut)

    x = tf.keras.layers.add([x, shortcut])
    x = tf.keras.layers.ReLU()(x)

    return x

现在你可以在ResNet中使用SE-Net来增加注意力机制。