torch.nn.AdaptiveAvgPool2d

torch.nn.AdaptiveAvgPool2d是一个自适应的平均池化层，可以根据输入的大小自动调整输出的大小。它通常用于卷积神经网络中，用于减少特征图的大小并提取特征。

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def adaptive_avg_pool2d(input, output_size): # type: (Tensor, BroadcastingList2[int]) -> Tensor r""" Applies a 2D adaptive average pooling over an input signal composed of several input planes. See :class:`~torch.nn.AdaptiveAvgPool2d` for details and output shape. Args: output_size: the target output size (single integer or double-integer tuple) """ if has_torch_function_unary(input): return handle_torch_function(adaptive_avg_pool2d, (input,), input, output_size) _output_size = _list_with_default(output_size, input.size()) return torch._C._nn.adaptive_avg_pool2d(input, _output_size)

这段代码定义了一个函数`adaptive_avg_pool2d`，它的作用是对输入的二维信号进行自适应平均池化操作，得到指定输出尺寸的输出信号。具体来说，该函数通过调用PyTorch C++扩展库中的`torch._C._nn.adaptive_avg_pool2d`函数实现。

该函数的参数包括输入信号`input`和目标输出尺寸`output_size`。其中，`input`是一个`Tensor`类型的变量，表示输入的二维信号，`output_size`是一个整数或长度为2的整数列表，表示期望的输出尺寸。

该函数首先会判断`input`是否支持通过`torch.autograd.Function`进行自动求导，如果支持，则调用`handle_torch_function`函数处理。接着，函数会根据`output_size`的类型，将其转换为长度为2的整数列表`_output_size`。最后，函数调用`torch._C._nn.adaptive_avg_pool2d`函数对`input`进行自适应平均池化操作，并返回池化后的结果。

解释一下这行代码（class MultiSEAM(nn.Module): def init(self, c1, c2, depth, kernel_size=3, patch_size=[3, 5, 7], reduction=16): super(MultiSEAM, self).init() if c1 != c2: c2 = c1 self.DCovN0 = DcovN(c1, c2, depth, kernel_size=kernel_size, patch_size=patch_size[0]) self.DCovN1 = DcovN(c1, c2, depth, kernel_size=kernel_size, patch_size=patch_size[1]) self.DCovN2 = DcovN(c1, c2, depth, kernel_size=kernel_size, patch_size=patch_size[2]) self.avg_pool = torch.nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(c2, c2 // reduction, bias=False), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(c2 // reduction, c2, bias=False), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y0 = self.DCovN0(x) y1 = self.DCovN1(x) y2 = self.DCovN2(x) y0 = self.avg_pool(y0).view(b, c) y1 = self.avg_pool(y1).view(b, c) y2 = self.avg_pool(y2).view(b, c) y4 = self.avg_pool(x).view(b, c) y = (y0 + y1 + y2 + y4) / 4 y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1) y = torch.exp(y) return x * y.expand_as(x)）

这行代码定义了一个名为MultiSEAM的类，它继承自nn.Module。在初始化函数中，它接受了几个参数：c1和c2表示输入和输出的通道数，depth表示DCovN层的深度，kernel_size表示卷积核大小，patch_size表示每个DCovN层的patch大小，reduction表示fc层中降维的比例。

在初始化函数中，首先调用了nn.Module的init函数，然后判断c1和c2是否相等，如果不相等则将c2设为c1。接着创建三个DCovN层，每个层的输入和输出通道数都为c1和c2，深度为depth，卷积核大小为kernel_size，patch大小分别为patch_size中的三个值。另外还创建了一个AdaptiveAvgPool2d层和一个fc层，fc层由两个线性层和一个ReLU和Sigmoid激活函数组成。

在forward函数中，首先获取输入x的大小，然后分别将x输入到三个DCovN层中得到y0、y1和y2。之后将y0、y1、y2和x分别通过AdaptiveAvgPool2d层进行平均池化，并reshape为大小为(b,c)的向量。然后将这四个向量拼接起来，并除以4得到y。最后将y输入到fc层中得到一个大小为(b,c,1,1)的向量y，并对y进行exp操作。最终得到的结果是x和y的按元素乘积。