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。

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class BottleneckTransformer(nn.Module): def __init__(self,in_c,out_c,fm_sz,head_n = 4): super(BottleneckTransformer,self).__init__() self.botneck = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size = 2,stride = 2) self.sa = nn.Sequential( MultiHeadSelfAttention(in_c = in_c,out_c = out_c // head_n,head_n = head_n,fm_sz = fm_sz), MultiHeadSelfAttention(in_c = out_c,out_c = out_c // head_n,head_n = head_n,fm_sz = fm_sz) ) def forward(self,x): x0 = self.botneck(x) x = self.sa(x) x = x + x0 x = self.pool(x) return x 改为tensorflow形式

import tensorflow as tf

class BottleneckTransformer(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self, in_c, out_c, fm_sz, head_n=4):
super(BottleneckTransformer, self).__init__()
self.botneck = tf.keras.layers.Conv2D(filters=out_c, kernel_size=1)
self.pool = tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2)
self.sa = tf.keras.Sequential([
MultiHeadSelfAttention(in_c=in_c, out_c=out_c // head_n, head_n=head_n, fm_sz=fm_sz),
MultiHeadSelfAttention(in_c=out_c, out_c=out_c // head_n, head_n=head_n, fm_sz=fm_sz)
])

def call(self, x):
x0 = self.botneck(x)
x = self.sa(x)
x = x + x0
x = self.pool(x)
return x

用tensorflow的layers.Layer模块改写 class MultiHeadSelfAttention(nn.Module): def init(self,in_c,out_c,head_n,fm_sz,pos_bias = False): super(MultiHeadSelfAttention,self).init() 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)] self.sa_blocks = nn.ModuleList(self.sa_blocks) def forward(self,x): results = [sa(x) for sa in self.sa_blocks] return torch.cat(results,dim = 1)

以下是使用tensorflow的layers.Layer模块改写的代码：

import tensorflow as tf

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)

同样需要注意的是，tensorflow中没有nn.Module这个概念，而是使用tf.keras.layers.Layer作为基类。在类定义中加入`tf.keras.layers.Layer`，并对一些函数名称进行修改。另外，由于在`MultiHeadSelfAttention`类中使用了`SelfAttention`类，因此需要保证`SelfAttention`类已经被定义并且可以被正确调用。在`MultiHeadSelfAttention`的`call`函数中，使用列表推导式对每个`SelfAttention`进行调用，并使用`tf.concat`函数对结果进行拼接。因为要对`head_n`个`SelfAttention`的结果进行拼接，所以需要在`tf.concat`函数的`axis`参数中传入`-1`，以保证拼接的维度正确。