自我注意区的niftynet权重

Question

有没有一种方法可以在使用ConvolutionLayer类的训练过程中获得卷积的权重？

实际上，我正在尝试在niftynet中实现一个自我注意“块”（自我注意层（“自我注意生成的对抗网络”（SAGAN），Zhang等人，https://arxiv.org/pdf/1805.08318.pdf），但我们需要图像功能。

我已经看到可以通过使用tensorflow来完成：

def get_weights_variable(layer_name):
     with tf.variable_scope(layer_name,reuse=True):
           weights=tf.get_variable('kernel')
      return weights

所以它等同于niftynet？

如果对如何实现自我注意功能一无所知？

最诚挚的问候

保罗