TensorFlow2.0 人脸表情识别的注意力机制代码

以下是使用 TensorFlow 2.0 实现的人脸表情识别的注意力机制代码：

import tensorflow as tf

class Attention(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, units):
        super(Attention, self).__init__()
        self.W1 = tf.keras.layers.Dense(units)
        self.W2 = tf.keras.layers.Dense(units)
        self.V = tf.keras.layers.Dense(1)

    def call(self, features, hidden):
        hidden_with_time_axis = tf.expand_dims(hidden, 1)
        score = tf.nn.tanh(self.W1(features) + self.W2(hidden_with_time_axis))
        attention_weights = tf.nn.softmax(self.V(score), axis=1)
        context_vector = attention_weights * features
        context_vector = tf.reduce_sum(context_vector, axis=1)
        return context_vector, attention_weights

这里定义了一个 Attention 类，它继承自 `tf.keras.layers.Layer`。在初始化函数中，我们定义了三个全连接层，分别为 `self.W1`、`self.W2` 和 `self.V`。在 `call` 函数中，我们首先对输入的 `features` 和 `hidden` 进行维度扩展，然后计算得分 `score`，再通过 softmax 函数计算出注意力权重 `attention_weights`。最后，我们将 `attention_weights` 与 `features` 相乘并求和，得到上下文向量 `context_vector`，并返回它和注意力权重 `attention_weights`。

在使用 Attention 层时，可以将它作为编码器和解码器之间的桥梁，将解码器的隐状态传入 Attention 层中，得到上下文向量，再将其与解码器的输出拼接在一起，作为下一个时间步的输入。