门控卷积pytorch代码
时间: 2023-11-16 07:05:26 浏览: 45
门控卷积是一种卷积神经网络中的模块,它可以通过学习来自适应地选择输入特征的子集。下面是门控卷积的PyTorch代码实现:
```
class Gated_Conv(nn.Module):
def __init__(self,in_ch,out_ch,ksize=3,stride=1,rate=1,activation=nn.ELU):
super(Gated_Conv, self).__init__()
padding=int(rate*(ksize-1)/2)
self.conv=nn.Conv2d(in_ch,2*out_ch,kernel_size=ksize,stride=stride,padding=padding,dilation=rate)
self.activation=activation
def forward(self,x):
raw=self.conv(x)
x1=raw.split(int(raw.shape[1]/2),dim=1)
gate=torch.sigmoid(x1[0])
out=self.activation(x1[1])*gate
return out
```
其中,`in_ch`表示输入特征的通道数,`out_ch`表示输出特征的通道数,`ksize`表示卷积核的大小,`stride`表示卷积的步长,`rate`表示卷积的扩张率,`activation`表示激活函数。在`__init__`函数中,我们定义了一个`nn.Conv2d`对象,它将输入特征的通道数变成输出特征的两倍,其中一半用来做门控。在`forward`函数中,我们首先将输入特征通过卷积操作得到原始特征图`raw`,然后将其分成两半,其中一半是做门控的,另一半是需要激活的特征。我们使用`torch.sigmoid`函数将门控的值限制在0-1之间,然后将激活函数应用于另一半特征,并将其与门控相乘得到最终的输出特征。