non-local代码pytorch
时间: 2023-04-23 10:00:05 浏览: 224
non-local代码是PyTorch中的一种实现非局部操作的方法。非局部操作是一种在计算机视觉和自然语言处理中广泛使用的技术,用于捕捉全局上下文信息。
在PyTorch中,可以使用nn.NonLocalBlock2d模块来实现非局部操作。该模块接受输入张量,并返回一个经过非局部操作后的张量。
以下是一个使用nn.NonLocalBlock2d模块实现非局部操作的示例代码:
```
import torch
import torch.nn as nn
class NonLocalBlock(nn.Module):
def __init__(self, in_channels):
super(NonLocalBlock, self).__init__()
self.in_channels = in_channels
self.theta = nn.Conv2d(in_channels, in_channels // 2, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
self.phi = nn.Conv2d(in_channels, in_channels // 2, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
self.g = nn.Conv2d(in_channels, in_channels // 2, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
self.out = nn.Conv2d(in_channels // 2, in_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
def forward(self, x):
batch_size, channels, height, width = x.size()
theta = self.theta(x).view(batch_size, self.in_channels // 2, height * width).permute(0, 2, 1)
phi = self.phi(x).view(batch_size, self.in_channels // 2, height * width)
g = self.g(x).view(batch_size, self.in_channels // 2, height * width).permute(0, 2, 1)
f = torch.matmul(theta, phi)
f = f.softmax(dim=-1)
y = torch.matmul(f, g)
y = y.permute(0, 2, 1).contiguous().view(batch_size, self.in_channels // 2, height, width)
out = self.out(y)
out = out + x
return out
```
在这个代码中,我们定义了一个名为NonLocalBlock的类,它继承自nn.Module。在类的构造函数中,我们定义了四个卷积层,分别用于计算theta、phi、g和输出。在forward方法中,我们首先将输入张量x分别传递给theta、phi和g卷积层,然后使用torch.matmul函数计算f矩阵,该矩阵用于计算非局部响应。最后,我们将计算出的y张量传递给输出卷积层,并将其与输入张量x相加,以获得最终的非局部响应。
这是一个简单的示例,用于说明如何在PyTorch中实现非局部操作。当然,实际应用中可能需要更复杂的模型和更高效的实现方式。