用pytorch写一个average pooling的程序
时间: 2023-07-04 20:17:04 浏览: 68
好的,下面是一个用 PyTorch 实现的 average pooling 的程序:
```python
import torch.nn.functional as F
# 输入的数据
x = torch.randn(1, 10, 10)
# 定义一个平均池化层,kernel_size 表示池化窗口的大小,stride 表示步幅,padding 表示填充大小
avg_pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)
# 进行平均池化操作
y = avg_pool(x)
print(y.shape) # 输出为 (1, 5, 5)
```
以上的代码中,我们使用了 PyTorch 中的 nn.AvgPool2d 来定义一个平均池化层,然后对输入数据进行了平均池化操作。最后输出的形状为 (1, 5, 5)。
相关问题
global average pooling pytorch
全局平均池化是一种常用的卷积神经网络中的池化操作,它可以将卷积层的输出特征图进行降维,得到一个固定长度的向量作为网络的输出。在PyTorch中,可以通过使用nn.AdaptiveAvgPool2d函数来实现全局平均池化操作。
pytorch写一个ECA注意力代码
Sure, here's some sample code:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class ECALayer(nn.Module):
def __init__(self, channel, gamma=2, b=1):
super(ECALayer, self).__init__()
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.conv = nn.Conv1d(channel, channel, kernel_size=1, bias=False)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
self.gamma = gamma
self.b = b
def forward(self, x):
b, c, _, _ = x.size()
y = self.avg_pool(x)
y = y.squeeze(3).transpose(1, 2)
y = self.conv(y)
y = y.transpose(1, 2).unsqueeze(3)
y = self.sigmoid(y * self.gamma + self.b)
return x * y
```
This is an implementation of the ECA (Efficient Channel Attention) module in PyTorch. The ECA module uses a convolutional layer to learn channel-wise attention weights based on the global average pooling of the input feature map.