将[8, 32, 160, 160]扩充为[8, 64, 160, 160]卷积代码

以下是将[8, 32, 160, 160]扩充为[8, 64, 160, 160]的卷积代码的示例：

引用:Concat 当dimension=1时，将多张相同尺寸的图像在通道维度维度上进行拼接。 class Concat(nn.Module): # Concatenate a list of tensors along dimension def __init__(self, dimension=1): super().__init__() self.d = dimension def forward(self, x): return torch.cat(x, self.d) Yolov8实操 快速入门 环境配置 [^1]。引用:DWConv 深度可分离卷积，继承自Conv g=math.gcd(c1, c2) 分组数是输入通道（c1）和输出通道（c2）的最大公约数。(因为分组卷积时，分组数需要能够整除输入通道和输出通道) class DWConv(Conv): # 深度可分离卷积 def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, d=1, act=True): # ch_in, ch_out, kernel, stride, dilation, activation super().__init__(c1, c2, k, s, g=math.gcd(c1, c2), d=d, act=act) [^1]。

1. 使用DWConv进行卷积操作[^1]：

import torch
import math

class DWConv(Conv):
    def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, d=1, act=True):
        super().__init__(c1, c2, k, s, g=math.gcd(c1, c2), d=d, act=act)

# 输入尺寸为[8, 32, 160, 160]
input_tensor = torch.randn(8, 32, 160, 160)
conv = DWConv(32, 64) # 输入通道为32，输出通道为64
output_tensor = conv(input_tensor)

print(output_tensor.shape) # 输出：torch.Size([8, 64, 160, 160])

2. 使用Concat进行通道拼接：

import torch

class Concat(nn.Module):
    def __init__(self, dimension=1):
        super().__init__()
        self.d = dimension

    def forward(self, x):
        return torch.cat(x, self.d)

# 输入尺寸为[8, 32, 160, 160]
input_tensor = torch.randn(8, 32, 160, 160)
expanded_tensor = torch.zeros(8, 32, 160, 160) # 创建一个全零的[8, 32, 160, 160]张量

concat = Concat(dimension=1) # 在通道维度上进行拼接
output_tensor = concat([input_tensor, expanded_tensor])

print(output_tensor.shape) # 输出：torch.Size([8, 64, 160, 160])