ema注意力机制加入hrnet 代码演示

EMA（Exponential Moving Average）注意力机制是一种用于模型训练中的优化技术，它可以帮助模型更好地学习和泛化。HRNet是一种高分辨率网络，常用于图像识别和计算机视觉任务。下面是EMA注意力机制与HRNet的代码演示：

首先，我们需要导入相关的库和模块：

import torch
import torch.nn as nn

接下来，我们定义EMA注意力机制的类：

class EMAAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim):
        super(EMAAttention, self).__init__()
        self.input_dim = input_dim
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.linear1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.linear2 = nn.Linear(hidden_dim, 1)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)

    def forward(self, x):
        x = self.linear1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.linear2(x)
        x = self.softmax(x)
        return x

然后，我们定义HRNet模型，并在其中使用EMA注意力机制：

class HRNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim):
        super(HRNet, self).__init__()
        self.input_dim = input_dim
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.ema_attention = EMAAttention(input_dim, hidden_dim)
        # 其他网络层的定义...

    def forward(self, x):
        attention_weights = self.ema_attention(x)
        x = x * attention_weights
        # 其他网络层的计算...
        return x

最后，我们可以使用定义好的HRNet模型进行训练和推理：

input_dim = 256
hidden_dim = 128
model = HRNet(input_dim, hidden_dim)

# 训练代码...
# 推理代码...

希望以上代码演示对您有所帮助！