在C2F模块中添加注意力机制

近年来，注意力机制在计算机视觉领域中得到了广泛的应用。注意力机制能够帮助模型集中关注于图像中最重要的区域或特征，从而提升模型的性能。在本文中，我们将介绍如何在C2F（卷积到全连接）模块中添加注意力机制，并提供相应的源代码。

C2F模块是一种常用的计算机视觉模块，通常用于将卷积层输出的特征图转换为全连接层操作所需的向量形式。为了增强C2F模块的性能，我们将引入注意力机制，使模型能够自动学习并集中关注于图像中最相关的特征。

注意力机制可以分为几个步骤：首先，我们需要计算每个特征的重要性得分。这可以通过将特征与学习的权重矩阵相乘并应用激活函数来实现。然后，我们将得到的重要性得分进行归一化，以确保它们的总和为1。最后，我们将归一化的得分与原始特征相乘，得到加权后的特征表示。

下面是使用Python和PyTorch框架实现的C2F模块中添加注意力机制的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch