# Channel attentation def Channelblock(data, filte): conv1 = Conv2D(filte, (3, 3), padding="same",dilation_rate=(3,3))(data) batch1 = BatchNormalization()(conv1) LeakyReLU1 = Activation('relu')(batch1) conv2 = Conv2D(filte, (5, 5), padding="same")(data) batch2 = BatchNormalization()(conv2) LeakyReLU2 = Activation('relu')(batch2) data3 = concatenate([LeakyReLU1, LeakyReLU2 ]) data3 = GlobalAveragePooling2D()(data3) data3 = Dense(units=filte)(data3) data3 = BatchNormalization()(data3) data3 = Activation('relu')(data3) data3 = Dense(units=filte)(data3) data3 = Activation('sigmoid')(data3) a = Reshape((1, 1, filte))(data3) # a1 = 1-data3 a1 = data3 a1 = Reshape((1, 1, filte))(a1) y = multiply([LeakyReLU1, a]) y1 = multiply([LeakyReLU2, a1]) data_a_a1 = concatenate([y, y1]) conv3 = Conv2D(filte, (1, 1), padding="same")(data_a_a1) batch3 = BatchNormalization()(conv3) LeakyReLU3 = Activation('relu')(batch3) return LeakyReLU3

时间: 2024-04-29 10:20:17 浏览: 102
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pytorch nn.Conv2d()中的padding以及输出大小方式

这段代码定义了一个名为 Channelblock 的函数，用于实现通道注意力机制。下面是每一行的具体意义： 1. `def Channelblock(data, filte):`：定义函数名和参数。 2. `conv1 = Conv2D(filte, (3, 3), padding="same",dilation_rate=(3,3))(data)`：使用 3x3 的卷积核对输入进行卷积操作，输出通道数为 filte，填充方式为 same，空洞卷积率为 3，将结果保存在 conv1 变量中。 3. `batch1 = BatchNormalization()(conv1)`：对 conv1 的输出进行批量归一化操作，将结果保存在 batch1 变量中。 4. `LeakyReLU1 = Activation('relu')(batch1)`：对 batch1 的输出进行激活操作，使用的激活函数为 ReLU，将结果保存在 LeakyReLU1 变量中。 5. `conv2 = Conv2D(filte, (5, 5), padding="same")(data)`：使用 5x5 的卷积核对输入进行卷积操作，输出通道数为 filte，填充方式为 same，将结果保存在 conv2 变量中。 6. `batch2 = BatchNormalization()(conv2)`：对 conv2 的输出进行批量归一化操作，将结果保存在 batch2 变量中。 7. `LeakyReLU2 = Activation('relu')(batch2)`：对 batch2 的输出进行激活操作，使用的激活函数为 ReLU，将结果保存在 LeakyReLU2 变量中。 8. `data3 = concatenate([LeakyReLU1, LeakyReLU2 ])`：将 LeakyReLU1 和 LeakyReLU2 沿着通道维度进行拼接，将结果保存在 data3 变量中。 9. `data3 = GlobalAveragePooling2D()(data3)`：对 data3 进行全局平均池化操作，将结果保存在 data3 变量中。 10. `data3 = Dense(units=filte)(data3)`：对 data3 进行全连接操作，输出通道数为 filte，将结果保存在 data3 变量中。 11. `data3 = BatchNormalization()(data3)`：对 data3 进行批量归一化操作，将结果保存在 data3 变量中。 12. `data3 = Activation('relu')(data3)`：对 data3 的输出进行激活操作，使用的激活函数为 ReLU，将结果保存在 data3 变量中。 13. `data3 = Dense(units=filte)(data3)`：对 data3 进行全连接操作，输出通道数为 filte，将结果保存在 data3 变量中。 14. `data3 = Activation('sigmoid')(data3)`：对 data3 的输出进行激活操作，使用的激活函数为 sigmoid，将结果保存在 data3 变量中。 15. `a = Reshape((1, 1, filte))(data3)`：将 data3 进行形状重塑操作，将其转化为 1x1xfilte 的形状，将结果保存在 a 变量中。 16. `a1 = data3`：将 data3 赋值给 a1 变量。 17. `a1 = Reshape((1, 1, filte))(a1)`：将 a1 进行形状重塑操作，将其转化为 1x1xfilte 的形状，将结果保存在 a1 变量中。 18. `y = multiply([LeakyReLU1, a])`：将 LeakyReLU1 和 a 按元素相乘，将结果保存在 y 变量中。 19. `y1 = multiply([LeakyReLU2, a1])`：将 LeakyReLU2 和 a1 按元素相乘，将结果保存在 y1 变量中。 20. `data_a_a1 = concatenate([y, y1])`：将 y 和 y1 沿着通道维度进行拼接，将结果保存在 data_a_a1 变量中。 21. `conv3 = Conv2D(filte, (1, 1), padding="same")(data_a_a1)`：使用 1x1 的卷积核对 data_a_a1 进行卷积操作，输出通道数为 filte，填充方式为 same，将结果保存在 conv3 变量中。 22. `batch3 = BatchNormalization()(conv3)`：对 conv3 的输出进行批量归一化操作，将结果保存在 batch3 变量中。 23. `LeakyReLU3 = Activation('relu')(batch3)`：对 batch3 的输出进行激活操作，使用的激活函数为 ReLU，将结果保存在 LeakyReLU3 变量中。 24. `return LeakyReLU3`：返回 LeakyReLU3 变量作为函数的输出。
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def vgg(pretrained = False): layers = [] in_channels = 3 for v in base: if v == 'M': layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)] elif v == 'C': layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, ceil_mode=True)] else: conv2d = nn.Conv2d(in_channels, v, kernel_size=3, padding=1) layers += [conv2d, nn.ReLU(inplace=True)] in_channels = v # 19, 19, 512 -> 19, 19, 512 pool5 = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1) # 19, 19, 512 -> 19, 19, 1024 conv6 = nn.Conv2d(512, 1024, kernel_size=3, padding=6, dilation=6) # 19, 19, 1024 -> 19, 19, 1024 conv7 = nn.Conv2d(1024, 1024, kernel_size=1) layers += [pool5, conv6, nn.ReLU(inplace=True), conv7, nn.ReLU(inplace=True)] model = nn.ModuleList(layers) if pretrained: state_dict = load_state_dict_from_url("https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af.pth", model_dir="./model_data") state_dict = {k.replace('features.', '') : v for k, v in state_dict.items()} model.load_state_dict(state_dict, strict = False) return model 给出将conv1、conv2、conv3、conv4、conv5进行融合的代码，并且将融合后的代码统一为conv1的尺寸

self.conv6 = nn.Conv2d(64, 1024, kernel_size=3, padding=6, dilation=6) self.conv7 = nn.Conv2d(1024, 1024, kernel_size=1) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) if pretrained: state_dict = load_...

import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, Dropout, UpSampling2D, concatenate def unet(input_shape=(256, 256, 1), num_classes=2): inputs = Input(input_shape) # Contracting Path conv1 = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(inputs) conv1 = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv1) pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1) conv2 = Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(pool1) conv2 = Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv2) pool2 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv2) conv3 = Conv2D(256, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(pool2) conv3 = Conv2D(256, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv3) pool3 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv3) conv4 = Conv2D(512, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(pool3) conv4 = Conv2D(512, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv4) drop4 = Dropout(0.5)(conv4) pool4 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(drop4) # Bottom conv5 = Conv2D(1024, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(pool4) conv5 = Conv2D(1024, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv5) drop5 = Dropout(0.5)(conv5) # Expanding Path up6 = Conv2D(512, 2, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(UpSampling2D(size=(2, 2))(drop5)) merge6 = concatenate([drop4, up6], axis=3) conv6 = Conv2D(512, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(merge6) conv6 = Conv2D(512, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv6) up7 = Conv2D(256, 2, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(UpSampling2D(size=(2, 2))(conv6)) merge7 = concatenate([conv3, up7], axis=3) conv7 = Conv2D(256, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(merge7) conv7 = Conv2D(256, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv7) up8 = Conv2D(128, 2, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(UpSampling2D(size=(2, 2))(conv7)) merge8 = concatenate([conv2, up8], axis=3) conv8 = Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(merge8) conv8 = Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv8) up9 = Conv2D(64, 2, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(UpSampling2D(size=(2, 2))(conv8)) merge9 = concatenate([conv1, up9], axis=3) conv9 = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(merge9) conv9 = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv9) # Output outputs = Conv2D(num_classes, 1, activation='softmax')(conv9) model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) return model错在哪

conv1 = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv1) pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1) conv2 = Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='...

def mhsa_block(input_layer, input_channel): # W, H = 25, 25 W, H = int(input_layer.shape[1]), int(input_layer.shape[2]) # From 2-D to Sequence: WxHxd -> W*Hxd (e.g., 25x25x512 -> 1x625x512) conv = Reshape((1, W*H, input_channel))(input_layer) # Position Encoding: 1x625x512 -> 1x625x512 pos_encoding = Conv2D(input_channel, 1, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv) # Element-wise Sum: 1x625x512 conv = Add()([conv, pos_encoding]) # Query: Conv1x1 --> 1x625x512 conv_q = Conv2D(input_channel, 1, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv) # Key: Conv1x1 --> 1x625x512 conv_k = Conv2D(input_channel, 1, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv) # Value: Conv1x1 --> 1x625x512 conv_v = Conv2D(input_channel, 1, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv) # Transposed Key: 1x512x612 conv_k = Permute(dims=(1, 3, 2))(conv_k) # Content-content: Query * Key_T --> 1x625x625 conv = Dot(axes=(3,2))([conv_q, conv_k]) conv = Reshape((1, W*H, W*H))(conv) # Softmax --> 1x625x625 conv = Softmax()(conv) # Output: Dot(1x625x625, 1x625x512) --> 1x625x512 conv = Dot(axes=(3,2))([conv, conv_v]) # From Sequence to 2-D conv = Reshape((W, H, input_channel))(conv) return conv 定义后如何调用

可以通过以下方式调用该函数： python input_layer = Input(shape=(25, 25, 512)) output_layer = mhsa_block(input_layer, 512) model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer) ...

def MEAN_Spot(opt): # channel 1 inputs1 = layers.Input(shape=(42,42,1)) conv1 = layers.Conv2D(3, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs1) bn1 = layers.BatchNormalization()(conv1) pool1 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), padding='same', strides=(3,3))(bn1) do1 = layers.Dropout(0.3)(pool1) # channel 2 inputs2 = layers.Input(shape=(42,42,1)) conv2 = layers.Conv2D(3, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs2) bn2 = layers.BatchNormalization()(conv2) pool2 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), padding='same', strides=(3,3))(bn2) do2 = layers.Dropout(0.3)(pool2) # channel 3 inputs3 = layers.Input(shape=(42,42,1)) conv3 = layers.Conv2D(8, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs3) bn3 = layers.BatchNormalization()(conv3) pool3 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), padding='same', strides=(3,3))(bn3) do3 = layers.Dropout(0.3)(pool3) # merge 1 merged = layers.Concatenate()([do1, do2, do3]) # interpretation 1 merged_conv = layers.Conv2D(8, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.1))(merged) merged_pool = layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), padding='same', strides=(2,2))(merged_conv) flat = layers.Flatten()(merged_pool) flat_do = layers.Dropout(0.2)(flat) # outputs outputs = layers.Dense(1, activation='linear', name='spot')(flat_do) #Takes input u, v, os model = keras.models.Model(inputs=[inputs1, inputs2, inputs3], outputs=[outputs]) model.compile( loss={'spot':'mse'}, optimizer=opt, metrics={'spot':tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError()}, ) return model 更改模型加入CBAM模块

conv1 = layers.Conv2D(3, (5, 5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs1) bn1 = layers.BatchNormalization()(conv1) cbam1 = CBAM_block(bn1) pool1 = layers.Max...

将以下Python代码转化为MATLAB代码并在每行上 标明注释： # -- coding: utf-8 -- from keras.models import Model from keras.layers import Conv2D, UpSampling2D, Input, concatenate, MaxPooling2D from keras.optimizers import Adam import numpy as np #from keras import backend as K #import matplotlib.pyplot as plt #import scipy.io as sio import h5py matfn='train_random_1000.mat' #with h5py.File(matfn, 'r') as f: # f.keys() # matlabdata.mat 中的变量名 data = h5py.File(matfn) W_train = data['w'].value X_train = data['L_vel'].value Y_train = data['H_vel'].value W_train = W_train.transpose((0,2,1)) X_train = X_train.transpose((0,2,1)) Y_train = Y_train.transpose((0,2,1)) W_train = W_train.reshape(1000, 800, 800, 1) X_train = X_train.reshape(1000, 100, 100, 1) Y_train = Y_train.reshape(1000, 800, 800, 1) inputs = Input(shape=(100,100,1)) w_inputs = Input(shape=(800,800,1)) upSam = UpSampling2D(size = (8,8))(inputs) up = concatenate([upSam, w_inputs], axis=3) conv1 = Conv2D(filters = 8,kernel_size=(3,3), activation = 'relu', padding = 'Same')(up) conv1 = Conv2D(filters = 8,kernel_size=(3,3), activation = 'relu', padding = 'Same')(conv1) pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(conv1) conv2 = Conv2D(16, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(pool1) conv2 = Conv2D(16, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(conv2) pool2 = MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(conv2) conv3 = Conv2D(32, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(pool2) conv3 = Conv2D(32, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(conv3) up4 = concatenate([UpSampling2D(size=(2,2))(conv3), conv2], axis=3) conv4 = Conv2D(16, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(up4) conv4 = Conv2D(16, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(conv4) up5 = concatenate([UpSampling2D(size=(2,2))(conv4), conv1], axis=3) conv5 = Conv2D(8, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(up5) conv5 = Conv2D(8, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(conv5) conv6 = Conv2D(4, (3,3), padding='same')(conv5) conv7 = Conv2D(2,(3,3),padding = 'same')(conv6) conv8 = Conv2D(1,(3,3),padding = 'same')(conv7) model1 = Model(inputs=[inputs,w_inputs], outputs=[conv8]) optimizer = Adam(lr = 0.001, decay=0.0) model1.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=optimizer) model1.fit([X_train, W_train],Y_train,batch_size=10,epochs=30,shuffle=True,verbose=1,validation_split=0.2) # #result = model1.predict([X_train, W_train],batch_size=1) #resultfile = 'result1.mat' #sio.savemat(resultfile, {'result':result}) model_json = model1.to_json() with open("HRRM_model1.json", "w") as json_file: json_file.write(model_json) # serialize weights to HDF5 model1.save_weights("HRRM_model1.h5") print("Saved model to disk")

Python代码：x = 2 y = 3 z = x + yMATLAB代码：x = 2; % 定义变量 x y = 3; % 定义变量 y z = x + y; % 将 x 和 y 相加，将结果赋值给 z

这个定义有问题，请用Lambda定义下 ：def residual_block(x, filters): # 定义第一个卷积层 conv1 = Conv2D(filters, (3, 3), padding='same', activation='relu')(x) # 定义第二个卷积层 conv2 = Conv2D(filters, (3, 3), padding='same', activation=None)(conv1) # 定义归一化层 bn = BatchNormalization()(conv2) # 定义跨层连接 add = Add()([x, bn]) # 定义激活函数 out = Activation('relu')(add) return out

conv2 = Conv2D(filters, (3, 3), padding='same', activation=None)(conv1) # 定义归一化层 bn = BatchNormalization()(conv2) # 定义跨层连接 add = Lambda(lambda inputs, x: inputs[0] + inputs[1])([x, bn...
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Check failed: error == cudaSuccess (74 vs. 0) misaligned address

modifying cudnn_conv_layer.cpp and aligning the address to be multiples of 32. You can insert tow lines of code before size_t total_max_workspace = ... as follow: size_t m=32; max_workspace = ...

在“def conv2d_block(x, filters, kernel_size, padding='same', dilation_rate=1, batch_norm=True, activation='relu'): """ Applies Conv2D - BN - ReLU block. """ x = layers.Conv2D(filters, kernel_size, padding=padding, use_bias=False)(x) if batch_norm: x = layers.BatchNormalization()(x) if activation is not None: x = layers.Activation(activation)(x) return x”加入残差块

def residual_block(input_tensor, filters, kernel_size, padding='same', dilation_rate=1, batch_norm=True, activation='relu'): x = conv2d_block(input_tensor, filters, kernel_size, padding, dilation_...

为以下代码的每句话加注释：from keras import layers, models, Input from keras.models import Model from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Dense, Flatten, Dropout def VGG19(nb_classes, input_shape): input_tensor = Input(shape=input_shape) # 1st block x = Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv1a')(input_tensor) x = Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv1b')(x) x = MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), name = 'pool1')(x) # 2nd block x = Conv2D(128, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv2a')(x) x = Conv2D(128, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv2b')(x) x = MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), name = 'pool2')(x) # 3rd block x = Conv2D(256, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv3a')(x) x = Conv2D(256, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv3b')(x) x = Conv2D(256, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv3c')(x) x = Conv2D(256, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv3d')(x) x = MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), name = 'pool3')(x) # 4th block x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv4a')(x) x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv4b')(x) x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv4c')(x) x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv4d')(x) x = MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), name = 'pool4')(x) # 5th block x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv5a')(x) x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv5b')(x) x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv5c')(x) x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv5d')(x) x = MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), name = 'pool5')(x) # full connection x = Flatten()(x) x = Dense(4096, activation='relu', name='fc6')(x) # x = Dropout(0.5)(x) x = Dense(4096, activation='relu', name='fc7')(x) # x = Dropout(0.5)(x) output_tensor = Dense(nb_classes, activation='softmax', name='fc8')(x) model = Model(input_tensor, output_tensor) return model model=VGG19(1000, (224, 224, 3)) model.summary()

x = Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv1b')(x) x = MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), name = 'pool1')(x) # 第二块 x = Conv2D(128, (3,3), activation='relu', padding='...

def residual_block(x, filters, kernel_size, padding='same', dilation_rate=1, batch_norm=True, activation='relu'): res = conv2d_block(x, filters, kernel_size, padding, dilation_rate, batch_norm=True, activation='relu') res = conv2d_block(res, filters, kernel_size, padding, dilation_rate, batch_norm=True, activation='relu') shortcut = layers.Conv2D(filters, kernel_size=1, padding=padding, use_bias=False)(x) shortcut = layers.BatchNormalization()(shortcut) x = layers.add([shortcut, res]) return x

第一个卷积层和第二个卷积层都是使用conv2d_block函数实现的，该函数包含卷积、批归一化和激活函数。跳跃连接使用一个1x1的卷积层和批归一化实现。最终，将跳跃连接和卷积块的输出相加，并通过激活函数传递给下一层...

class ASPP(nn.Module) def init(self, dim_in, dim_out, rate=1, bn_mom=0.1) super(ASPP, self).init() self.branch1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 1, 1, padding=0, dilation=rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=4 rate, dilation=4 rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch3 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=8 rate, dilation=8 rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch4 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=12 rate, dilation=12 rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch5 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=16 rate, dilation=16 rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch6 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=20 rate, dilation=20 rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True) ) self.branch7 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=24 rate, dilation=24 rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True) ) self.branch8_conv = nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 1, 1, 0, bias=True) self.branch8_bn = nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom) self.branch8_relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv_cat = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_out 8, dim_out, 1, 1, padding=0, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) def forward(self, x) [b, c, row, col] = x.size() conv1x1 = self.branch1(x) conv3x3_1 = self.branch2(x) conv3x3_2 = self.branch3(x) conv3x3_3 = self.branch4(x) conv3x3_4 = self.branch5(x) conv3x3_5 = self.branch6(x) conv3x3_6 = self.branch7(x) global_feature = torch.mean(x, 2, True) global_feature = torch.mean(global_feature, 3, True) global_feature = self.branch8_conv(global_feature) global_feature = self.branch8_bn(global_feature) global_feature = self.branch8_relu(global_feature) global_feature = F.interpolate(global_feature, (row, col), None, 'bilinear', True) feature_cat = torch.cat([conv1x1, conv3x3_1, conv3x3_2, conv3x3_3, conv3x3_4, conv3x3_5, conv3x3_6, global_feature], dim=1) result = self.conv_cat(feature_cat) return result用1×3卷积和3×1卷积代替这段代码的3×3卷积

nn.Conv2d(dim_out, dim_out, (1, 3), 1, padding=(0, 3)*rate, dilation=3*rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(dim_out, dim_out, (3, 1), 1, ...

修改下面代码使其具体生成器的卷积lstm更换为卷积RNN def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x # net=tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2)(net) return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out= tf.keras.layers.ConvLSTM2D(filters=32, kernel_size=3,padding='same')(d0) out=tf.keras.layers.Conv2D(3,1,1,'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out)

修改如下： ... out = tf.keras.layers.Conv2D(3, 1, 1, 'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out) 将 ConvLSTM2D 替换为 ConvRNN2D 即可，它们的参数意义和使用方法都是一样的。

def decoder_block_resize(x, x_skip, filters, kernel_size, padding='same', dilation_rate=1): """ Decoder block used in expansive path of UNet. Unlike before, this block resizes the skip connections rather than cropping. """ # print(x.shape) # print(x_skip.shape[1:3]) x = tf.image.resize(x, x_skip.shape[1:3], method='nearest') x = layers.concatenate([x, x_skip], axis=3) x = conv2d_block(x, filters, kernel_size, padding, dilation_rate, batch_norm=True, activation='relu') x = conv2d_block(x, filters, kernel_size, padding, dilation_rate, batch_norm=True, activation='relu') x = conv2d_block(x, filters, kernel_size, padding, dilation_rate, batch_norm=True, activation='relu')

该函数的输入参数包括 x，x_skip，filters，kernel_size，padding 和 dilation_rate 等。其中 x 和 x_skip 分别代表解码器输入和跳跃连接输入，filters 代表卷积核数量，kernel_size 代表卷积核大小，padding 代表...

nn.Conv2d(in_channels = 3,out_channels = 32,kernel_size = 3 , stride = 1,padding=0,dilation=1)这个代码应该如何修改才能成为空洞卷积

要将padding参数设置为1，dilation参数设置为2，即可将该代码修改为空洞卷积，修改后的代码如下： ...nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=2)
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