class MultiHeadSelfAttention(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, in_c, out_c, head_n, fm_sz, pos_bias=False): super(MultiHeadSelfAttention, self).__init__() self.head_n = head_n self.sa_blocks = [SelfAttention(in_c=in_c, out_c=out_c, fm_sz=fm_sz, pos_bias=pos_bias) for i in range(head_n)] def call(self, x): results = [sa(x) for sa in self.sa_blocks] return tf.concat(results, axis=-1)

这段代码使用了tensorflow的layers.Layer模块来实现一个多头自注意力机制的类MultiHeadSelfAttention。在初始化函数__init__中，传入了输入通道数in_c、输出通道数out_c、头数head_n、特征图尺寸fm_sz和是否使用位置偏置pos_bias等参数。在初始化函数中，首先调用了父类的初始化函数super()，然后初始化了头数head_n个SelfAttention模块。在call函数中，使用列表推导式对每个SelfAttention模块进行调用，得到head_n个结果，然后使用tf.concat函数对结果进行拼接，axis参数传入-1表示在最后一个维度上进行拼接。最后返回拼接后的结果。