drsn 的pytorch代码

DRSN（Deep Recursive Spatial Attention Network）是一种用于图像超分辨率（SR）任务的深度学习模型，它是2019年提出的。DRSN的PyTorch代码实现可以在GitHub上找到，地址为：https://github.com/tyshiwo/DRSN-pytorch。

DRSN的代码实现包括四个部分：数据预处理、模型结构、损失函数和训练/测试。其中，数据预处理主要是将原始图像和对应的高分辨率图像进行处理和转换，使其可以被输入到DRSN模型中进行训练和测试。模型结构定义了DRSN的网络架构和各层的参数设置，包括子像素卷积层、空间注意力机制和递归深度等。损失函数是训练过程中用来衡量模型预测输出与真实高分辨率图像之间差异的指标，常用的损失函数有均方误差（MSE）和感知损失（perceptual loss）。训练/测试部分主要是实现DRSN的训练和测试过程，包括数据读取、前向传播、反向传播、优化器设置等。

如果你对DRSN的PyTorch代码实现还有其他问题，请随时提出。以下是相关问题：

相关问题

drsn pytorch

DRSN是一种使用了残差收缩层的ResNet变体，在PyTorch中有相应的实现代码。残差收缩层的结构包括两次卷积操作后取绝对值，然后经过全局平均池化(GAP)将通道数缩减为1，再经过两次全连接层得到z，再经过Sigmoid函数得到一个值。最后，将GAP的结果取平均后与z相乘，得到软阈值化的结果，再与原输入进行阈值化。在PyTorch中的代码实现如下所示：

class Shrinkage(nn.Module):
    def __init__(self, gap_size, channel):
        super(Shrinkage, self).__init__()
        self.gap = nn.AdaptiveAvgPool2d(gap_size)
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(channel, channel),
            nn.BatchNorm1d(channel),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(channel, 1),
            nn.Sigmoid(),
        )
        
    def forward(self, x):
        x_raw = x
        x = torch.abs(x)
        x_abs = x
        x = self.gap(x)
        x = torch.flatten(x, 1)
        average = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True)
        x = self.fc(x)
        x = torch.mul(average, x)
        x = x.unsqueeze(2).unsqueeze(2)
        sub = x_abs - x
        zeros = sub - sub
        n_sub = torch.max(sub, zeros)
        x = torch.mul(torch.sign(x_raw), n_sub)
        return x

这段代码是对DRSN中残差收缩层的PyTorch实现。其中，输入x经过取绝对值操作后，通过全局平均池化(GAP)得到一个向量，再经过两次全连接层得到z，再通过Sigmoid函数得到一个值。然后，将GAP的结果取平均后与z相乘，得到软阈值化的结果，再与原输入进行阈值化。这段代码可以用于PyTorch中的DRSN模型实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [深度残差收缩网络的PyTorch代码](https://blog.csdn.net/ifalivestudy/article/details/112218925)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [深度残差收缩网络（DRSN）理解、PyTorch代码复现（转载）](https://blog.csdn.net/zjy1015741747/article/details/123669502)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

DRSN34网络结构实现pytorch

DRSN34网络结构是Deep Residual Shrinkage Networks（DRSN）的一个变种，用于故障诊断。下面是使用PyTorch实现DRSN34网络结构的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class DRSN34(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=10):
        super(DRSN34, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)
        self.layer1 = self._make_layer(64, 64, 3)
        self.layer2 = self._make_layer(64, 128, 4, stride=2)
        self.layer3 = self._make_layer(128, 256, 6, stride=2)
        self.layer4 = self._make_layer(256, 512, 3, stride=2)
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
        self.fc = nn.Linear(512, num_classes)

    def _make_layer(self, in_channels, out_channels, blocks, stride=1):
        layers = []
        layers.append(nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False))
        layers.append(nn.BatchNorm2d(out_channels))
        layers.append(self.relu)
        for _ in range(1, blocks):
            layers.append(nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False))
            layers.append(nn.BatchNorm2d(out_channels))
            layers.append(self.relu)
        return nn.Sequential(*layers)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.maxpool(x)
        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.layer3(x)
        x = self.layer4(x)
        x = self.avgpool(x)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.fc(x)
        return x

# 创建DRSN34网络实例
model = DRSN34()

请注意，上述代码只是DRSN34网络结构的一个示例实现，具体的训练和使用方法可能需要根据具体的任务和数据进行调整。