pytorch实现特征图全局平均池化增强

特征图全局平均池化增强可以通过以下步骤来实现：

1. 首先，我们需要定义一个新的模型类，该类继承自PyTorch中的nn.Module类。我们称该类为“GlobalAvgPool2d”。

import torch.nn as nn

class GlobalAvgPool2d(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(GlobalAvgPool2d, self).__init__()

    def forward(self, x):
        return nn.functional.adaptive_avg_pool2d(x, (1, 1)).view(x.size(0), -1)

2. 接下来，在需要使用全局平均池化的模型中，我们可以使用这个新的模块类，将其插入到需要进行全局平均池化的位置。

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
        self.global_avgpool = GlobalAvgPool2d() # 新的全局平均池化模块
        self.fc = nn.Linear(64 * 2, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.avgpool(x)
        x = self.global_avgpool(x) # 使用新的全局平均池化模块
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

在这个模型中，我们用了两个不同的池化层：一个是nn.AdaptiveAvgPool2d，用于对特征图进行常规的平均池化操作，另一个是我们刚刚定义的GlobalAvgPool2d，用于全局平均池化操作。这样，我们就可以在模型中使用全局平均池化了。