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。

相关问题

举例调用下面的方法 ： class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, d_model, num_heads): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.num_heads = num_heads self.d_model = d_model assert d_model % self.num_heads == 0 self.depth = d_model // self.num_heads self.query_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.key_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.value_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model)

假设你已经定义了一个名为 `model` 的神经网络模型，其中包含了 `MultiHeadAttention` 层，你可以使用下面的方法来调用这个层：

import tensorflow as tf

# 定义模型
class MyModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.multi_head_attention = MultiHeadAttention(d_model=64, num_heads=8)

    def call(self, inputs):
        # 调用 MultiHeadAttention 层
        x = self.multi_head_attention(inputs)
        return x

# 初始化模型
model = MyModel()

# 输入数据
inputs = tf.random.normal(shape=(32, 10, 64))

# 调用模型
outputs = model(inputs)

# 输出结果
print(outputs.shape)

在上面的代码中，我们首先定义了一个名为 `MyModel` 的神经网络模型，并在其中实例化了一个 `MultiHeadAttention` 层。然后，我们创建了一个 `model` 对象，该对象是 `MyModel` 的实例。接着，我们使用 `tf.random.normal()` 方法生成了一个形状为 `(32, 10, 64)` 的张量作为输入数据，然后将其传递给模型的 `call()` 方法，得到了模型的输出结果。最后，我们打印出了输出结果的形状。

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