平均池化和最大池化并联在一起代码

以下是平均池化和最大池化并联的代码示例：

import torch.nn as nn

class MaxAvgPool2d(nn.Module):
    def __init__(self, kernel_size, stride=None, padding=0):
        super(MaxAvgPool2d, self).__init__()
        self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size, stride, padding)
        self.avgpool = nn.AvgPool2d(kernel_size, stride, padding)

    def forward(self, x):
        max_out = self.maxpool(x)
        avg_out = self.avgpool(x)
        out = torch.cat([max_out, avg_out], dim=1)
        return out

在这个代码示例中，我们定义了一个名为 `MaxAvgPool2d` 的自定义层。它包含两个子层：一个最大池化层和一个平均池化层。在 `forward` 方法中，我们首先通过最大池化层和平均池化层分别计算输入 `x` 的最大值和平均值。然后，我们将这两个结果在通道维度上连接起来，形成输出 `out`。

相关问题

class CoordAtt(nn.Module): def __init__(self, inp, oup, reduction=32): super(CoordAtt, self).__init__() self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1)) self.pool_w = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None)) mip = max(8, inp // reduction) self.conv1 = nn.Conv2d(inp, mip, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(mip) self.act = h_swish() self.conv_h = nn.Conv2d(mip, oup, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.conv_w = nn.Conv2d(mip, oup, kernel_size=1, stride=1, padding=0) def forward(self, x): identity = x n, c, h, w = x.size() x_h = self.pool_h(x) x_w = self.pool_w(x).permute(0, 1, 3, 2) y = torch.cat([x_h, x_w], dim=2) y = self.conv1(y) y = self.bn1(y) y = self.act(y) x_h, x_w = torch.split(y, [h, w], dim=2) x_w = x_w.permute(0, 1, 3, 2) a_h = self.conv_h(x_h).sigmoid() a_w = self.conv_w(x_w).sigmoid() out = identity * a_w * a_h return out将里面的平均池化变为平均池化和最大池化并联的形式

你可以将CoordAtt的__init__函数中的self.pool_h和self.pool_w修改为同时包含平均池化和最大池化的模块，例如：

self.pool_h = nn.Sequential(
            nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1)),
            nn.AdaptiveMaxPool2d((None, 1))
        )
self.pool_w = nn.Sequential(
            nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None)),
            nn.AdaptiveMaxPool2d((1, None))
        )

这样修改后，CoordAtt的前向传播函数不需要做任何修改，就可以同时使用平均池化和最大池化。

深度学习中GAP和GMP并联代码

在深度学习中，GAP和GMP是指全局平均池化（Global Average Pooling）和全局最大池化（Global Max Pooling）。这两种池化方法通常用于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）中的最后一层，以将卷积层输出的特征图转换为固定长度的向量，以便进行分类或回归等任务。

下面是一个简单的使用Keras实现GAP和GMP并联的代码示例：

from keras.layers import Input, Conv2D, GlobalAveragePooling2D, GlobalMaxPooling2D, concatenate
from keras.models import Model

input_tensor = Input(shape=(224, 224, 3))

x = Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu')(input_tensor)
x = Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu')(x)

# GAP and GMP
gap = GlobalAveragePooling2D()(x)
gmp = GlobalMaxPooling2D()(x)

# Concatenate GAP and GMP
x = concatenate([gap, gmp])

# Output layer
output_tensor = Dense(units=num_classes, activation='softmax')(x)

model = Model(inputs=input_tensor, outputs=output_tensor)

在这个例子中，输入是一个形状为（224，224，3）的张量，接着经过两个卷积层，然后进行GAP和GMP并联，最后将它们连接在一起，输出到一个全连接层进行分类。