dropblock层的pytorch实现

时间: 2023-05-01 12:02:48 浏览: 191
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基于pytorch实现的静态IR-Drop分析【VLSI设计导论大作业】

DropBlock是一种用于减少过拟合的正则化方法，类似于Dropout。它通过在训练期间随机删除一些特征图中的部分区域来减少冗余信息。在PyTorch中实现DropBlock并不难，可以自定义DropBlock函数并将其应用于相应的神经网络层，以便于使用。
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class DropBlock_Ske(nn.Module): def __init__(self, num_point, block_size=7): super(DropBlock_Ske, self).__init__() self.keep_prob = 0.0 self.block_size = block_size self.num_point = num_point self.fc_1 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), ) self.fc_2 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), ) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, input, keep_prob, A): # n,c,t,v self.keep_prob = keep_prob if not self.training or self.keep_prob == 1: return input n, c, t, v = input.size() input_attention_mean = torch.mean(torch.mean(input, dim=2), dim=1).detach() # 32 25 input_attention_max = torch.max(input, dim=2)[0].detach() input_attention_max = torch.max(input_attention_max, dim=1)[0] # 32 25 avg_out = self.fc_1(input_attention_mean) max_out = self.fc_2(input_attention_max) out = avg_out + max_out input_attention_out = self.sigmoid(out).view(n, 1, 1, self.num_point) input_a = input * input_attention_out input_abs = torch.mean(torch.mean( torch.abs(input_a), dim=2), dim=1).detach() input_abs = input_abs / torch.sum(input_abs) * input_abs.numel() gamma = 0.024 M_seed = torch.bernoulli(torch.clamp( input_abs * gamma, min=0, max=1.0)).to(device=input.device, dtype=input.dtype) M = torch.matmul(M_seed, A) M[M > 0.001] = 1.0 M[M < 0.5] = 0.0 mask = (1 - M).view(n, 1, 1, self.num_point) return input * mask * mask.numel() / mask.sum()

这段代码定义了一个名为DropBlock_Ske的PyTorch模型类。该类继承自nn.Module基类，并实现了模型的前向传播逻辑。 在初始化方法中，定义了一些模型的属性，包括keep_prob、block_size、num_point等。然后，定义了两...

# New module: utils.pyimport torchfrom torch import nnclass ConvBlock(nn.Module): """A convolutional block consisting of a convolution layer, batch normalization layer, and ReLU activation.""" def __init__(self, in_chans, out_chans, drop_prob): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_chans, out_chans, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_chans) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.dropout = nn.Dropout2d(p=drop_prob) def forward(self, x): x = self.conv(x) x = self.bn(x) x = self.relu(x) x = self.dropout(x) return x# Refactored U-Net modelfrom torch import nnfrom utils import ConvBlockclass UnetModel(nn.Module): """PyTorch implementation of a U-Net model.""" def __init__(self, in_chans, out_chans, chans, num_pool_layers, drop_prob, pu_args=None): super().__init__() PUPS.__init__(self, *pu_args) self.in_chans = in_chans self.out_chans = out_chans self.chans = chans self.num_pool_layers = num_pool_layers self.drop_prob = drop_prob # Calculate input and output channels for each ConvBlock ch_list = [chans] + [chans * 2 ** i for i in range(num_pool_layers - 1)] in_chans_list = [in_chans] + [ch_list[i] for i in range(num_pool_layers - 1)] out_chans_list = ch_list[::-1] # Create down-sampling layers self.down_sample_layers = nn.ModuleList() for i in range(num_pool_layers): self.down_sample_layers.append(ConvBlock(in_chans_list[i], out_chans_list[i], drop_prob)) # Create up-sampling layers self.up_sample_layers = nn.ModuleList() for i in range(num_pool_layers - 1): self.up_sample_layers.append(ConvBlock(out_chans_list[i], out_chans_list[i + 1] // 2, drop_prob)) self.up_sample_layers.append(ConvBlock(out_chans_list[-1], out_chans_list[-1], drop_prob)) # Create final convolution layer self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(out_chans_list[-1], out_chans_list[-1] // 2, kernel_size=1), nn.Conv2d(out_chans_list[-1] // 2, out_chans, kernel_size=1), nn.Conv2d(out_chans, out_chans, kernel_size=1), ) def forward(self, x): # Down-sampling path encoder_outs = [] for layer in self.down_sample_layers: x = layer(x) encoder_outs.append(x) x = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)(x) # Bottom layer x = self.conv(x) # Up-sampling path for i, layer in enumerate(self.up_sample_layers): x = nn.functional.interpolate(x, scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True) x = torch.cat([x, encoder_outs[-(i + 1)]], dim=1) x = layer(x) # Final convolution layer x = self.conv2(x) return x

这里给出了一个 PyTorch 实现的 U-Net 模型，并且对代码进行了重构： 1. 将 ConvBlock 提取到了 utils.py 中，以便在 U-Net 中复用。 2. 在 U-Net 模型的 forward 方法中，使用了 ModuleList 对 down-sampling 和 ...

class HorBlock(nn.Module):# HorBlock模块 r""" HorNet block yoloair """ def __init__(self, dim, drop_path=0., layer_scale_init_value=1e-6, gnconv=gnconv):# dummy super().__init__() self.norm1 = HorLayerNorm(dim, eps=1e-6, data_format='channels_first') self.gnconv = gnconv(dim) self.norm2 = HorLayerNorm(dim, eps=1e-6) self.pwconv1 = nn.Linear(dim, 4 * dim) self.act = nn.GELU() self.pwconv2 = nn.Linear(4 * dim, dim) self.gamma1 = nn.Parameter(layer_scale_init_value * torch.ones(dim), requires_grad=True) if layer_scale_init_value > 0 else None self.gamma2 = nn.Parameter(layer_scale_init_value * torch.ones((dim)), requires_grad=True) if layer_scale_init_value > 0 else None self.drop_path = DropPath(drop_path) if drop_path > 0. else nn.Identity() def forward(self, x): B, C, H, W = x.shape # [512] if self.gamma1 is not None: gamma1 = self.gamma1.view(C, 1, 1) else: gamma1 = 1 x = x + self.drop_path(gamma1 * self.gnconv(self.norm1(x))) input = x x = x.permute(0, 2, 3, 1) # (N, C, H, W) -> (N, H, W, C) x = self.norm2(x) x = self.pwconv1(x) x = self.act(x) x = self.pwconv2(x) if self.gamma2 is not None: x = self.gamma2 * x x = x.permute(0, 3, 1, 2) # (N, H, W, C) -> (N, C, H, W) x = input + self.drop_path(x) return x

这是一个PyTorch中定义的HorBlock模块，它是用于构建卷积神经网络的模块。该模块包含了一些常见的层和操作，比如归一化层、线性层、激活函数等。其前向传递函数的实现过程为： 1. 对输入进行归一化，使用...

ffn_channel = FFN_Expand * c#将输入的通道数c乘以前馈神经网络（Feedforward Neural Network） self.conv4 = nn.Conv2d(in_channels=c, out_channels=ffn_channel, kernel_size=1, padding=0, stride=1, groups=1, bias=True) self.conv5 = nn.Conv2d(in_channels=ffn_channel, out_channels=c, kernel_size=1, padding=0, stride=1, groups=1, bias=True) self.norm1 = LayerNorm2d(c) self.norm2 = LayerNorm2d(c) self.dropout1 = nn.Dropout(drop_out_rate) if drop_out_rate > 0. else nn.Identity() self.dropout2 = nn.Dropout(drop_out_rate) if drop_out_rate > 0. else nn.Identity() self.beta = nn.Parameter(torch.zeros((1, c, 1, 1)), requires_grad=True) self.gamma = nn.Parameter(torch.zeros((1, c, 1, 1)), requires_grad=True)代码中文含义

这段代码是一个PyTorch神经网络的实现，其中定义了一些层和参数。具体解释如下： - 第1行：定义了一个变量ffn_channel，其值等于输入的通道数c乘以一个常量FFN_Expand，用于作为前馈神经网络中的输入和输出通道数。...
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