一维SEtensorflow代码
时间: 2023-07-02 10:18:33 浏览: 55
下面是一维SE(Squeeze-and-Excitation)代码的示例,假设输入张量的形状为 `(batch_size, seq_len, channels)`:
```python
import tensorflow as tf
class SEBlock(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self, channels, reduction=16):
super(SEBlock, self).__init__()
self.avgpool = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D()
self.fc1 = tf.keras.layers.Dense(channels // reduction, activation='relu')
self.fc2 = tf.keras.layers.Dense(channels, activation='sigmoid')
def call(self, inputs):
y = self.avgpool(inputs)
y = self.fc1(y)
y = self.fc2(y)
y = tf.expand_dims(y, axis=1)
return inputs * y
```
在这里,我们定义了一个 `SEBlock` 类,它包含了一个全局平均池化层、两个全连接层和一个 sigmoid 激活函数。其中,`channels` 表示输入张量的通道数,`reduction` 表示 SE 模块中的通道缩减比例,默认为 16。在前向传播过程中,我们首先对输入张量进行全局平均池化,然后将结果输入到两个全连接层中进行特征转换。最后,我们使用 sigmoid 函数将转换后的特征映射到 0 到 1 的范围内,并将其扩展到输入张量的形状,与输入张量进行相乘操作,得到最终的输出结果。