给出一个实现完整空洞卷积的实例
时间: 2023-09-13 21:14:06 浏览: 49
下面是一个使用PyTorch实现完整空洞卷积的例子:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class DilatedConv(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, dilation):
super(DilatedConv, self).__init__()
self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, dilation=dilation, padding=dilation*(kernel_size-1)//2)
self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
def forward(self, x):
x = self.conv(x)
x = self.bn(x)
x = self.relu(x)
return x
class FullConv(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, dilations):
super(FullConv, self).__init__()
self.dilated_convs = nn.ModuleList()
for dilation in dilations:
self.dilated_convs.append(DilatedConv(in_channels, out_channels, kernel_size, dilation))
def forward(self, x):
outputs = []
for dilated_conv in self.dilated_convs:
outputs.append(dilated_conv(x))
return torch.cat(outputs, dim=1)
# Create a FullConv layer with 3 dilated convolutions
full_conv = FullConv(3, 6, 3, [1, 2, 4])
# Test the FullConv layer with a random input tensor
x = torch.randn(1, 3, 32, 32)
y = full_conv(x)
print(y.shape) # Output shape: [1, 18, 32, 32]
```
在这个例子中,我们定义了两个自定义的PyTorch模块`DilatedConv`和`FullConv`,并使用它们来实现完整空洞卷积。
`DilatedConv`是一个带有扩张系数的卷积层,它接受一个输入张量,并输出一个具有指定数量的输出通道数的张量。`padding`参数设置为`dilation*(kernel_size-1)//2`以确保输出张量具有与输入张量相同的尺寸。`BatchNorm`和`ReLU`操作也被添加到模块中。
`FullConv`是一个由多个`DilatedConv`层组成的层,每个层具有不同的扩张系数。在`forward`方法中,我们遍历所有的`DilatedConv`层,并将它们的输出连接起来,最终输出一个具有更多通道数的张量。
最后,我们创建了一个`FullConv`层,并将其应用于一个随机输入张量。我们打印输出张量的形状,以确保它具有正确的尺寸。
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