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。