def forward(self, x): x = self.pool1(torch.sigmoid(self.conv1(x))) x = self.pool2(torch.sigmoid(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 16 * 4 * 4) x = torch.sigmoid(self.fc1(x)) x = torch.sigmoid(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return xdef forward(self, x): x = self.pool1(torch.sigmoid(self.conv1(x))) x = self.pool2(torch.sigmoid(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 16 * 4 * 4) x = torch.sigmoid(self.fc1(x)) x = torch.sigmoid(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return xdef forward(self, x): x = self.pool1(torch.sigmoid(self.conv1(x))) x = self.pool2(torch.sigmoid(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 16 * 4 * 4) x = torch.sigmoid(self.fc1(x)) x = torch.sigmoid(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return xdef forward(self, x): x = self.pool1(torch.sigmoid(self.conv1(x))) x = self.pool2(torch.sigmoid(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 16 * 4 * 4) x = torch.sigmoid(self.fc1(x)) x = torch.sigmoid(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x

时间: 2023-06-20 17:04:30 浏览: 96
这是一个神经网络的前向传播函数，通常用于对输入数据进行预测或分类。该网络包括两个卷积层和三个全连接层，并使用了sigmoid激活函数和池化操作。具体来说，输入数据x经过conv1和pool1后，再经过conv2和pool2，最后通过多层全连接层生成输出。在全连接层中使用sigmoid激活函数，最后一层没有激活函数。
相关问题

def forward(self, x): x = self.pool1(torch.sigmoid(self.conv1(x))) x = self.pool2(torch.sigmoid(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 16 * 4 * 4) x = torch.sigmoid(self.fc1(x)) x = torch.sigmoid(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x

这是一个神经网络中的前向传播函数。具体来说，这个函数包含了卷积层、池化层和全连接层，以及激活函数的应用。 输入x首先通过第一个卷积层self.conv1进行卷积操作，然后经过一个sigmoid激活函数和一个池化层self.pool1。这个过程会将输入的x的大小从[batch_size, channel_in, height, width]变为[batch_size, channel_out, height/2, width/2]，其中channel_out是卷积核的数量，height和width对应的是卷积后的图像大小。 接下来，经过同样的过程，x会再次通过第二个卷积层self.conv2、sigmoid激活函数和池化层self.pool2。这个过程会将输入的x的大小从[batch_size, channel_out, height/2, width/2]变为[batch_size, channel_out, height/4, width/4]。 接着，x被展平成一个一维向量，大小为[batch_size, channel_out * height/4 * width/4]，并输入到第一个全连接层self.fc1中，经过一个sigmoid激活函数后，再输入到第二个全连接层self.fc2中，同样经过一个sigmoid激活函数。最后，x输入到最后一个全连接层self.fc3中，不再经过激活函数，输出大小为[batch_size, num_classes]，其中num_classes是分类的类别数。 最终，函数返回x，即输出的结果。

更改import torch import torchvision.models as models import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class eca_Resnet50(nn.Module): def init(self): super().init() self.model = models.resnet50(pretrained=True) self.model.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)) self.model.fc = nn.Linear(2048, 1000) self.eca = ECA_Module(2048, 8) def forward(self, x): x = self.model.conv1(x) x = self.model.bn1(x) x = self.model.relu(x) x = self.model.maxpool(x) x = self.model.layer1(x) x = self.model.layer2(x) x = self.model.layer3(x) x = self.model.layer4(x) x = self.eca(x) x = self.model.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.model.fc(x) return x class ECA_Module(nn.Module): def init(self, channel, k_size=3): super(ECA_Module, self).init() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1,-2)).transpose(-1,-2).unsqueeze(-1) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) class ImageDenoising(nn.Module): def init(self): super().init() self.model = eca_Resnet50() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = F.relu(x) x = self.conv2(x) x = F.relu(x) x = self.conv3(x) x = F.relu(x) return x，使最后输出为[16,1,50,50,]。

更改后的代码如下： ``` import torch import torchvision.models as models import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class eca_Resnet50(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.model = models.resnet50(pretrained=True) self.model.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)) self.model.fc = nn.Linear(2048, 1000) self.eca = ECA_Module(2048, 8) def forward(self, x): x = self.model.conv1(x) x = self.model.bn1(x) x = self.model.relu(x) x = self.model.maxpool(x) x = self.model.layer1(x) x = self.model.layer2(x) x = self.model.layer3(x) x = self.model.layer4(x) x = self.eca(x) x = self.model.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.model.fc(x) return x class ECA_Module(nn.Module): def __init__(self, channel, k_size=3): super().__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1,-2)).transpose(-1,-2).unsqueeze(-1) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) class ImageDenoising(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.model = eca_Resnet50() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 1, kernel_size=3, stride=1, padding=1) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = F.relu(x) x = self.conv2(x) x = F.relu(x) x = self.conv3(x) x = F.relu(x) x = x.view(-1, 1, 50, 50) return x ``` 在修改的过程中，主要是将最后一层卷积层的输出通道数改为 1，并在 forward 方法中添加了 x.view(-1, 1, 50, 50)，将输出的大小修改为 [16,1,50,50]。

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今天小编就为大家分享一篇关于torch.optim的灵活使用详解(包括重写SGD,加上L1正则)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

更改import torch import torchvision.models as models import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class eca_Resnet50(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.model = models.resnet50(pretrained=True) self.model.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)) self.model.fc = nn.Linear(2048, 1000) self.eca = ECA_Module(2048, 8) def forward(self, x): x = self.model.conv1(x) x = self.model.bn1(x) x = self.model.relu(x) x = self.model.maxpool(x) x = self.model.layer1(x) x = self.model.layer2(x) x = self.model.layer3(x) x = self.model.layer4(x) x = self.eca(x) x = self.model.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.model.fc(x) return x class ECA_Module(nn.Module): def __init__(self, channel, k_size=3): super(ECA_Module, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1,-2)).transpose(-1,-2).unsqueeze(-1) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) class ImageDenoising(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.model = eca_Resnet50() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = F.relu(x) x = self.conv2(x) x = F.relu(x) x = self.conv3(x) x = F.relu(x) return x输出为[16,1,50,50]

在 ImageDenoising 的 forward 函数中，你首先将输入 x 传递给 conv1，然后对其进行 ReLU 激活。接下来，你将其传递给 conv2，并再次进行 ReLU 激活。最后，你将其传递给 conv3，再次进行 ReLU 激活，并返回输出 x。

class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio=4): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) # 利用1x1卷积代替全连接 self.fc1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False) self.relu1 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.avg_pool(x)))) max_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.max_pool(x)))) out = avg_out + max_out return self.sigmoid(out) class SpatialAttention(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=7): super(SpatialAttention, self).__init__() assert kernel_size in (3, 7), 'kernel size must be 3 or 7' padding = 3 if kernel_size == 7 else 1 self.conv1 = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True) x = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1) x = self.conv1(x) return self.sigmoid(x)

最后，通过一个 sigmoid 激活函数将特征图的像素值归一化到 [0,1] 范围内。 空间注意力模块的输入也是一个四维张量 x，其形状与通道注意力模块相同。在该模块中，通过对输入特征图进行平均池化和最大池化操作，并将...

class CoordAtt(nn.Module): def __init__(self, inp, oup, reduction=32): super(CoordAtt, self).__init__() self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1)) self.pool_w = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None)) mip = max(8, inp // reduction) self.conv1 = nn.Conv2d(inp, mip, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(mip) self.act = h_swish() self.conv_h = nn.Conv2d(mip, oup, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.conv_w = nn.Conv2d(mip, oup, kernel_size=1, stride=1, padding=0) def forward(self, x): identity = x n, c, h, w = x.size() x_h = self.pool_h(x) x_w = self.pool_w(x).permute(0, 1, 3, 2) y = torch.cat([x_h, x_w], dim=2) y = self.conv1(y) y = self.bn1(y) y = self.act(y) x_h, x_w = torch.split(y, [h, w], dim=2) x_w = x_w.permute(0, 1, 3, 2) a_h = self.conv_h(x_h).sigmoid() a_w = self.conv_w(x_w).sigmoid() out = identity * a_w * a_h return out将里面的平均池化变为平均池化和最大池化并联的形式

你可以将CoordAtt的__init__函数中的self.pool_h和self.pool_w修改为同时包含平均池化和最大池化的模块，例如： self.pool_h = nn.Sequential( nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1)), nn.AdaptiveMaxPool2d((None,...

import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport numpy as np# 定义视频特征提取模型class VideoFeatureExtractor(nn.Module): def __init__(self): super(VideoFeatureExtractor, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) def forward(self, x): x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 8 * 8) return x# 定义推荐模型class VideoRecommendationModel(nn.Module): def __init__(self, num_videos, embedding_dim): super(VideoRecommendationModel, self).__init__() self.video_embedding = nn.Embedding(num_videos, embedding_dim) self.user_embedding = nn.Embedding(num_users, embedding_dim) self.fc1 = nn.Linear(2 * embedding_dim, 64) self.fc2 = nn.Linear(64, 1) def forward(self, user_ids, video_ids): user_embed = self.user_embedding(user_ids) video_embed = self.video_embedding(video_ids) x = torch.cat([user_embed, video_embed], dim=1) x = torch.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return torch.sigmoid(x)# 加载数据data = np.load('video_data.npy')num_users, num_videos, embedding_dim = data.shapetrain_data = torch.tensor(data[:int(0.8 * num_users)])test_data = torch.tensor(data[int(0.8 * num_users):])# 定义模型和优化器feature_extractor = VideoFeatureExtractor()recommendation_model = VideoRecommendationModel(num_videos, embedding_dim)optimizer = optim.Adam(recommendation_model.parameters())# 训练模型for epoch in range(10): for user_ids, video_ids, ratings in train_data: optimizer.zero_grad() video_features = feature_extractor(video_ids) ratings_pred = recommendation_model(user_ids, video_ids) loss = nn.BCELoss()(ratings_pred, ratings) loss.backward() optimizer.step() # 计算测试集准确率 test_ratings_pred = recommendation_model(test_data[:, 0], test_data[:, 1]) test_loss = nn.BCELoss()(test_ratings_pred, test_data[:, 2]) test_accuracy = ((test_ratings_pred > 0.5).float() == test_data[:, 2]).float().mean() print('Epoch %d: Test Loss %.4f, Test Accuracy %.4f' % (epoch, test_loss.item(), test_accuracy.item()))解释每一行代码

12. x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x))): 将输入 x 经过第一层卷积层、ReLU 激活函数和最大池化层 13. x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x))): 将输入 x 经过第二层卷积层、ReLU 激活函数和最大池化...

class DyCAConv(nn.Module): def __init__(self, inp, oup, kernel_size, stride, reduction=32): super(DyCAConv, self).__init__() self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1)) self.pool_w = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None)) self.pool_h1 = nn.MaxPool2d((None, 1)) self.pool_w1 = nn.MaxPool2d((1, None)) mip = max(8, inp // reduction) self.conv1 = nn.Conv2d(inp, mip, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(mip) self.act = h_swish() self.conv_h = nn.Conv2d(mip, inp, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.conv_w = nn.Conv2d(mip, inp, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.conv = nn.Sequential(nn.Conv2d(inp, oup, kernel_size, padding=kernel_size // 2, stride=stride), nn.BatchNorm2d(oup), nn.SiLU()) self.dynamic_weight_fc = nn.Sequential( nn.Linear(inp, 2), nn.Softmax(dim=1) ) def forward(self, x): identity = x n, c, h, w = x.size() x_h = self.pool_h(x) x_w = self.pool_w(x).permute(0, 1, 3, 2) x_h1 = self.pool_h1(x) x_w1 = self.pool_w1(x).permute(0, 1, 3, 2) y = torch.cat([x_h, x_w, x_h1, x_w1], dim=2) y = self.conv1(y) y = self.bn1(y) y = self.act(y) x_h, x_w, _, _ = torch.split(y, [h, w, h, w], dim=2) x_w = x_w.permute(0, 1, 3, 2) x_w1 = x_w1.permute(0, 1, 3, 2) a_h = self.conv_h(x_h).sigmoid() a_w = self.conv_w(x_w).sigmoid() a_w1 = self.conv_w(x_w1).sigmoid() # Compute dynamic weights x_avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)(x) x_avg_pool = x_avg_pool.view(x.size(0), -1) dynamic_weights = self.dynamic_weight_fc(x_avg_pool) out = identity * (dynamic_weights[:, 0].view(-1, 1, 1, 1) * a_w + dynamic_weights[:, 1].view(-1, 1, 1, 1) * a_h + dynamic_weights[:, 1].view(-1, 1, 1, 1) * a_w1) return self.conv(out)在里面修改一下，换成这个y = torch.cat([x_h+x_h1, x_w+x_w1], dim=2)

如果您想将原来代码中的y拼接成x_h+x_h1和x_w+x_w1，可以按照以下方式进行修改： # 将原来的y拆分成x_h, x_w, x_h1, x_w1 x_h, x_w, x_h1, x_w1 = torch.split(y, [h, w, h, w], dim=2) # 将x_h和x_h1相加，x_...

我知道这个类的定义是：class SelfAttention(nn.Module): def init(self, in_channels, reduction=4): super(SelfAttention, self).init() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.fc1 = nn.Conv1d(in_channels, in_channels // reduction, 1, bias=False) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.fc2 = nn.Conv1d(in_channels // reduction, in_channels, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, n = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.fc1(y) y = self.relu(y) y = self.fc2(y) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x)，那么SelfAttention(channel_out)这个语句的作用是什么？

这个语句的作用是创建一个SelfAttention模块的实例，其中输入参数channel_out是指SelfAttention模块的输出通道数。实例化后，可以将其作为一个层来添加到神经网络中，以增强模型对输入数据的理解和表达能力。例如： ...

class MyNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyNet, self).__init__() self.vgg16 = vgg16(pretrained=True) self.resnet18 = resnet18(pretrained=True) self.vgg16.classifier = nn.Identity() self.resnet18.fc = nn.Identity() self.fc = nn.Linear(25600, 2) def forward(self, x): x1 = self.vgg16(x) x2 = self.resnet18(x) x1 = x1.view(x1.size(0), -1) x2 = x2.view(x2.size(0), -1) x = torch.cat((x1, x2), dim=1) x = self.fc(x) return x 将以上代码加入DANet注意力机制

x2 = self.resnet18.conv1(x) x2 = self.resnet18.bn1(x2) x2 = self.resnet18.relu(x2) x2 = self.resnet18.maxpool(x2) x2 = self.resnet18.layer1(x2) x2 = self.resnet18.layer2(x2) x2 = self.resnet18....

class DyCAConv(nn.Module): def __init__(self, inp, oup, kernel_size, stride, reduction=32): super(DyCAConv, self).__init__() self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1)) self.pool_w = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None)) mip = max(8, inp // reduction) self.conv1 = nn.Conv2d(inp, mip, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(mip) self.act = h_swish() self.conv_h = nn.Conv2d(mip, inp, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.conv_w = nn.Conv2d(mip, inp, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.conv = nn.Sequential(nn.Conv2d(inp, oup, kernel_size, padding=kernel_size // 2, stride=stride), nn.BatchNorm2d(oup), nn.SiLU()) self.dynamic_weight_fc = nn.Sequential( nn.Linear(inp, 2), nn.Softmax(dim=1) ) def forward(self, x): identity = x n, c, h, w = x.size() x_h = self.pool_h(x) x_w = self.pool_w(x).permute(0, 1, 3, 2) y = torch.cat([x_h, x_w], dim=2) y = self.conv1(y) y = self.bn1(y) y = self.act(y) x_h, x_w = torch.split(y, [h, w], dim=2) x_w = x_w.permute(0, 1, 3, 2) a_h = self.conv_h(x_h).sigmoid() a_w = self.conv_w(x_w).sigmoid() # Compute dynamic weights x_avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)(x) x_avg_pool = x_avg_pool.view(x.size(0), -1) dynamic_weights = self.dynamic_weight_fc(x_avg_pool) out = identity * (dynamic_weights[:, 0].view(-1, 1, 1, 1) * a_w + dynamic_weights[:, 1].view(-1, 1, 1, 1) * a_h) return self.conv(out) 在 self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1)) self.pool_w = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None))这里继续添加 self.pool_w1 = nn.MaxPool2d((1, None)) self.pool_h1 = nn.MaxPool2d((None, 1))

在这个过程中，模型首先将输入图片 x 分别经过 pool_h 和 pool_w 进行自适应池化，然后用 torch.cat 函数将两个经过池化的结果在通道维度上拼接起来，再经过一些卷积、激活、分割等操作，最终得到输出。...

这是我所加的注意力机制模块：class SelfAttention(nn.Module): def init(self, in_channels, reduction=4): super(SelfAttention, self).init() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.fc1 = nn.Conv1d(in_channels, in_channels // reduction, 1, bias=False) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.fc2 = nn.Conv1d(in_channels // reduction, in_channels, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): # print("x=", x) b, c, n = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.fc1(y) y = self.relu(y) y = self.fc2(y) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x)，然后运行训练程序时报错：File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/pointnet2_msg.py", line 91, in forward y = self.fc1(y) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 258, in forward return F.conv1d(input, self.weight, self.bias, self.stride, RuntimeError: Given groups=1, weight of size [256, 1024, 1], expected input[16, 512, 1] to have 1024 channels, but got 512 channels instead你知道是为什么吗，我该如何解决？请提供详细的解决代码

def forward(self, x): x = self.conv(x) # 使用添加的卷积层调整通道数 b, c, n = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.fc1(y) y = self.relu(y) y = self.fc2(y) y = self.sigmoid(y) return x * y....

class DyCAConv(nn.Module): def init(self, inp, oup, kernel_size, stride, reduction=32): super(DyCAConv, self).init() self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1)) self.pool_w = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None)) mip = max(8, inp // reduction) self.conv1 = nn.Conv2d(inp, mip, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(mip) self.act = h_swish() self.conv_h = nn.Conv2d(mip, inp, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.conv_w = nn.Conv2d(mip, inp, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.conv = nn.Sequential(nn.Conv2d(inp, oup, kernel_size, padding=kernel_size // 2, stride=stride), nn.BatchNorm2d(oup), nn.SiLU()) self.dynamic_weight_fc = nn.Sequential( nn.Linear(inp, 2), nn.Softmax(dim=1) ) def forward(self, x): identity = x n, c, h, w = x.size() x_h = self.pool_h(x) x_w = self.pool_w(x).permute(0, 1, 3, 2) y = torch.cat([x_h, x_w], dim=2) y = self.conv1(y) y = self.bn1(y) y = self.act(y) x_h, x_w = torch.split(y, [h, w], dim=2) x_w = x_w.permute(0, 1, 3, 2) a_h = self.conv_h(x_h).sigmoid() a_w = self.conv_w(x_w).sigmoid() # Compute dynamic weights x_avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)(x) x_avg_pool = x_avg_pool.view(x.size(0), -1) dynamic_weights = self.dynamic_weight_fc(x_avg_pool) out = identity * (dynamic_weights[:, 0].view(-1, 1, 1, 1) * a_w + dynamic_weights[:, 1].view(-1, 1, 1, 1) * a_h) return self.conv(out)用公式写出

$$\text{DyCAConv}(x) = \text{Conv}\left(\text{ReLU}\left(\text{BN}\left(\text{Conv}\left(\text{Concat}\left(\text{AdaptiveAvgPool2d}(x), \text{AdaptiveAvgPool2d}(x).\text{permute}(0,1,3,2)\right)\...

class h_sigmoid(nn.Module): def __init__(self, inplace=True): super(h_sigmoid, self).__init__() self.relu = nn.ReLU6(inplace=inplace) def forward(self, x): return self.relu(x + 3) / 6 class h_swish(nn.Module): def __init__(self, inplace=True): super(h_swish, self).__init__() self.sigmoid = h_sigmoid(inplace=inplace) def forward(self, x): return x * self.sigmoid(x) class CoordAtt(nn.Module): def __init__(self, inp, oup, reduction=32): super(CoordAtt, self).__init__() # height方向上的均值池化 self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1)) # width方向上的均值池化 self.pool_w = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None)) mip = max(8, inp // reduction) self.conv1 = nn.Conv2d(inp, mip, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(mip) self.act = h_swish() self.conv_h = nn.Conv2d(mip, oup, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.conv_w = nn.Conv2d(mip, oup, kernel_size=1, stride=1, padding=0) def forward(self, x): identity = x n, c, h, w = x.size() x_h = self.pool_h(x) x_w = self.pool_w(x).permute(0, 1, 3, 2) y = torch.cat([x_h, x_w], dim=2) y = self.conv1(y) y = self.bn1(y) y = self.act(y) x_h, x_w = torch.split(y, [h, w], dim=2) x_w = x_w.permute(0, 1, 3, 2) a_h = self.conv_h(x_h).sigmoid() a_w = self.conv_w(x_w).sigmoid() out = identity * a_w * a_h return out 嵌入CA注意力机制后出现这个问题怎么解决TypeError: init() takes from 3 to 4 positional arguments but 5 were given

根据您提供的代码，我看到在CoordAtt类的初始化函数中，没有发现任何与错误消息匹配的问题。根据错误提示，init()函数接受3到4个位置参数，但是在您的代码中没有传递额外的参数。 因此，可能的原因是您在其他地方...

这几我所加的注意力机制模块：class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, in_channels, reduction=4): super(SelfAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.fc1 = nn.Conv1d(in_channels, in_channels // reduction, 1, bias=False) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.fc2 = nn.Conv1d(in_channels // reduction, in_channels, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): # print("x=", x) b, c, n = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.fc1(y) y = self.relu(y) y = self.fc2(y) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x)，然后运行训练程序时报错：File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/pointnet2_msg.py", line 91, in forward y = self.fc1(y) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 258, in forward return F.conv1d(input, self.weight, self.bias, self.stride, RuntimeError: Given groups=1, weight of size [256, 1024, 1], expected input[16, 512, 1] to have 1024 channels, but got 512 channels instead你知道是为什么吗，我该如何解决？请提供详细的解决代码

def forward(self, x): b, c, n = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.fc1(y) y = self.relu(y) y = self.fc2(y) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) 另外，如果你的输入张量是二维的...
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