用Keras写一个non local block，用def方法写，不要class

### 回答1：
非局部块（Non-local Block）是一种用于计算机视觉中的注意力机制。在Keras中，可以使用Lambda层来实现非局部块。以下是一个使用Lambda层实现非局部块的示例代码：

from keras.layers import *

def non_local_block(input_tensor, compression=2, mode='embedded'):
    # 获取输入张量的通道数
    channel = int(input_tensor.shape[-1])
    
    if mode == 'gaussian':
        # 计算高斯核矩阵
        theta = Conv2D(channel // compression, 1)(input_tensor)
        phi = Conv2D(channel // compression, 1)(input_tensor)
        g = Conv2D(channel // compression, 1)(input_tensor)
        
        theta = Reshape((-1, channel // compression))(theta)
        phi = Reshape((-1, channel // compression))(phi)
        g = Reshape((-1, channel // compression))(g)
        
        theta_phi = Dot(axes=2)([theta, phi])
        theta_phi = Activation('softmax')(theta_phi)
        
        y = Dot(axes=2)([theta_phi, g])
        y = Reshape((input_tensor.shape[1], input_tensor.shape[2], -1))(y)
        y = Conv2D(channel, 1)(y)
        
    else:
        # 计算 embedded Gaussian 版本的高斯核矩阵
        theta = Conv2D(channel // compression, 1)(input_tensor)
        phi = Conv2D(channel // compression, 1)(input_tensor)
        g = Conv2D(channel // compression, 1)(input_tensor)
        
        theta_phi = Dot(axes=2)([theta, phi])
        theta_phi = Activation('softmax')(theta_phi)
        
        y = Dot(axes=2)([theta_phi, g])
        y = Conv2D(channel, 1)(y)
        
    # 添加残差连接
    output_tensor = Add()([input_tensor, y])
    
    return output_tensor

上述代码中，`non_local_block`函数接受一个输入张量`input_tensor`，以及两个可选参数`compression`和`mode`。`compression`参数用于控制非局部块中每个子通道的压缩比例，`mode`参数用于选择非局部块的实现方式，可以是`'embedded'`或`'gaussian'`。

函数首先获取输入张量的通道数，并根据所选的实现方式计算高斯核矩阵。然后，使用这个高斯核矩阵来计算非局部块的输出张量。最后，通过添加残差连接将输出张量与输入张量相加，得到最终的输出。

使用示例：

from keras.models import Model
from keras.layers import Input

input_tensor = Input(shape=(224, 224, 64))
output_tensor = non_local_block(input_tensor)
model = Model(inputs=input_tensor, outputs=output_tensor)
model.summary()

### 回答2：
在Keras中编写一个non-local block可以通过def方法实现，而不使用class方法。non-local block是一种神经网络模块，用于捕捉远距离的依赖关系，用于图像或视频处理任务。

使用Keras的def方法来编写non-local block，需要创建一个包含所有在该block中使用的层的函数。

以下是一个用300字中文回答的non-local block的Keras def方法实现的示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

def non_local_block(input_tensor):
    # 获取input_tensor的尺寸
    batch_size, height, width, channels = input_tensor.shape

    # 首先，计算查询（query）、键（key）和值（value）
    query = layers.Conv2D(channels // 2, kernel_size=1)(input_tensor)
    key = layers.Conv2D(channels // 2, kernel_size=1)(input_tensor)
    value = layers.Conv2D(channels, kernel_size=1)(input_tensor)

    # 计算非局部块的内积，将查询(query)乘以键(key)的转置，然后进行softmax归一化
    query_key = tf.matmul(query, tf.transpose(key, [0, 3, 1, 2]))
    query_key = keras.activations.softmax(query_key, axis=-1)

    # 将softmax归一化的结果乘以值(value)以获得最终的non-local特征表示
    output = tf.matmul(query_key, value)

    # 对结果进行调整以适应输入的尺寸，然后添加一个残差连接
    output = layers.Reshape((height, width, channels))(output)
    output = layers.Conv2D(channels, kernel_size=1)(output)
    output += input_tensor

    return output

在此代码中，我们首先使用卷积层计算出查询（query）、键（key）和值（value），然后计算非局部块的内积。通过将查询乘以键的转置和进行softmax归一化，我们可以获得非局部块的特征表示。最后，我们将结果调整为输入的尺寸，并添加一个残差连接。

通过调用non_local_block函数，并将输入张量传递给它，我们就可以在我们的模型中使用non-local block了。例如，我们可以像这样使用non-local block：

input_tensor = layers.Input(shape=(height, width, channels))
output = non_local_block(input_tensor)

这是一个简单的例子，说明了如何使用Keras的def方法编写一个non-local block，以捕捉远距离的依赖关系。你可以根据需要对代码进行调整和改进。