如何调用 class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer):

你可以按照以下步骤调用 class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer)：

1. 首先，导入 tensorflow 库：

import tensorflow as tf

2. 创建一个 MultiHeadAttention 类的实例，并传入所需的参数：

mha = MultiHeadAttention(heads=8, d_model=512, dropout=0.2)

这里的 heads 表示头的数量，d_model 表示模型的维度，dropout 表示 dropout 的概率。

3. 将输入数据传递给 MultiHeadAttention 实例：

output = mha(inputs)

这里的 inputs 是一个形状为 (batch_size, seq_len, d_model) 的张量，表示输入数据的形状。

完整的调用代码示例：

import tensorflow as tf

class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, heads, d_model, dropout):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        self.heads = heads
        self.d_model = d_model
        self.dropout = dropout
        self.depth = d_model // heads
        self.Wq = tf.keras.layers.Dense(d_model)
        self.Wk = tf.keras.layers.Dense(d_model)
        self.Wv = tf.keras.layers.Dense(d_model)
        self.dense = tf.keras.layers.Dense(d_model)

    def split_heads(self, x, batch_size):
        x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.heads, self.depth))
        return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])

    def call(self, inputs):
        q = self.Wq(inputs)
        k = self.Wk(inputs)
        v = self.Wv(inputs)
        batch_size = tf.shape(q)[0]
        q = self.split_heads(q, batch_size)
        k = self.split_heads(k, batch_size)
        v = self.split_heads(v, batch_size)
        scaled_attention, attention_weights = scaled_dot_product_attention(q, k, v)
        scaled_attention = tf.transpose(scaled_attention, perm=[0, 2, 1, 3])
        concat_attention = tf.reshape(scaled_attention, (batch_size, -1, self.d_model))
        output = self.dense(concat_attention)
        return output

mha = MultiHeadAttention(heads=8, d_model=512, dropout=0.2)
inputs = tf.random.uniform((64, 10, 512))
output = mha(inputs)
print(output.shape)

这里的输入数据 inputs 的形状是 (64, 10, 512)，表示有 64 个序列，每个序列的长度为 10，每个词的向量维度为 512。输出的形状也是 (64, 10, 512)。