1024*24经过x = nn.AvgPool1d(x.size()[2:])(x)得到什么
时间: 2024-05-30 10:10:39 浏览: 14
这个操作是一维的平均池化操作,用于将输入张量x的最后两个维度(即size()[2:])上的值取平均。在这个特定的例子中,输入张量x的形状应该是(batch_size, num_channels, sequence_length),经过这个操作之后,输出张量的形状为(batch_size, num_channels, 1)。换句话说,就是将输入张量的每个通道的序列特征压缩成一个标量。
相关问题
x = nn.AvgPool1d(x.size()[2:])(x)
这行代码使用了 PyTorch 中的 nn 模块中的 AvgPool1d 层来对输入的 x 进行一维平均池化操作。具体来说,x.size()[2:] 表示从第三个维度开始到最后一个维度的大小,即 x 的形状为 [batch_size, channels, seq_len],那么 x.size()[2:] 就是 [seq_len]。AvgPool1d(x.size()[2:]) 中的参数是池化窗口的大小,这里用 x.size()[2:] 表示沿着 seq_len 维度的窗口大小。因此,该层会对输入 x 沿着 seq_len 维度对每个通道的特征进行平均池化,输出形状为 [batch_size, channels, 1]。
请解释下面代码的意思:class A_cSE(nn.Module): def __init__(self, in_ch): super(A_cSE, self).__init__() self.conv0 = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_ch, in_ch, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm1d(in_ch), nn.ReLU(inplace=True), ) self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_ch, int(in_ch / 2), kernel_size=1, padding=0), nn.BatchNorm1d(int(in_ch / 2)), nn.ReLU(inplace=True), ) self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv1d(int(in_ch / 2), in_ch, kernel_size=1, padding=0), nn.BatchNorm1d(in_ch) ) def forward(self, in_x): x = self.conv0(in_x) x = nn.AvgPool1d(x.size()[2:])(x) print('channel',x.size()) x = self.conv1(x) x = self.conv2(x) x = torch.sigmoid(x) return in_x * x + in_x
这段代码定义了一个名为 `A_cSE` 的类,它是一个继承自 `nn.Module` 的 PyTorch 模型。
在类的构造函数 `__init__` 中,定义了三个卷积层 `self.conv0`、`self.conv1` 和 `self.conv2`。这些卷积层被封装在 `nn.Sequential` 中,每个卷积层之后还有一个批归一化(`nn.BatchNorm1d`)和 ReLU 激活函数(`nn.ReLU`)。
在 `forward` 方法中,首先对输入 `in_x` 进行卷积操作 `self.conv0`,然后使用平均池化(`nn.AvgPool1d`)在最后一个维度上进行池化操作。接着通过卷积层 `self.conv1` 和 `self.conv2` 进行进一步的卷积操作,最后经过 sigmoid 函数(`torch.sigmoid`)得到一个范围在 [0, 1] 的权重。
最后,将输入 `in_x` 乘以权重 `x` 并与输入相加,得到最终的输出。
代码中的 `print('channel',x.size())` 是为了打印输出的张量大小。这段代码实现了通道注意力机制(channel-wise spatial squeeze and excitation),用于对输入特征图进行通道相关的特征缩放。
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