pytorch在resnet50中,计算输出特征map的和,找出和为0的通道,记在列表中
时间: 2024-03-03 13:49:18 浏览: 23
可以使用 PyTorch 提供的钩子(hook)来实现计算卷积层输出特征 map 的和,并找出和为 0 的通道。
具体实现步骤如下:
1. 导入必要的库
```python
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
```
2. 定义 ResNet50 模型
```python
model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.9.0', 'resnet50', pretrained=True)
```
3. 定义钩子函数
```python
map_sum = []
def hook_fn(module, input, output):
# 计算输出特征 map 的和
sum = output.sum(dim=(0, 2, 3))
map_sum.append(sum.cpu().numpy())
```
4. 注册钩子函数
```python
# 注册钩子函数,计算输出特征 map 的和
model.layer1.register_forward_hook(hook_fn)
model.layer2.register_forward_hook(hook_fn)
model.layer3.register_forward_hook(hook_fn)
model.layer4.register_forward_hook(hook_fn)
```
5. 预测一个样本
```python
input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = model(input)
```
6. 找出和为 0 的通道
```python
# 将所有通道的和合并为一个数组
map_sum = np.concatenate(map_sum, axis=0)
# 找出和为 0 的通道的位置
zero_channels = np.where(map_sum == 0)[0]
```
最后,列表 zero_channels 中存储的就是和为 0 的通道的位置。