更改import torch import torchvision.models as models import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class eca_Resnet50(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.model = models.resnet50(pretrained=True) self.model.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)) self.model.fc = nn.Linear(2048, 1000) self.eca = ECA_Module(2048, 8) def forward(self, x): x = self.model.conv1(x) x = self.model.bn1(x) x = self.model.relu(x) x = self.model.maxpool(x) x = self.model.layer1(x) x = self.model.layer2(x) x = self.model.layer3(x) x = self.model.layer4(x) x = self.eca(x) x = self.model.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.model.fc(x) return x class ECA_Module(nn.Module): def __init__(self, channel, k_size=3): super(ECA_Module, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1,-2)).transpose(-1,-2).unsqueeze(-1) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) class ImageDenoising(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.model = eca_Resnet50() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = F.relu(x) x = self.conv2(x) x = F.relu(x) x = self.conv3(x) x = F.relu(x) return x输出为[16,1,50,50]
时间: 2023-06-15 11:04:02 浏览: 48
很好,你已经成功地定义了一个带有 ECA 模块的 ResNet50,以及一个图像去噪模型 ImageDenoising,输出大小为 [16, 1, 50, 50]。在 ImageDenoising 的 forward 函数中,你首先将输入 x 传递给 conv1,然后对其进行 ReLU 激活。接下来,你将其传递给 conv2,并再次进行 ReLU 激活。最后,你将其传递给 conv3,再次进行 ReLU 激活,并返回输出 x。
相关问题
import torch import torch.nn.functional as F from torch import nn
这是一段导入 PyTorch 库中常用模块和函数的代码。其中:
- `import torch` 导入了 PyTorch 库;
- `import torch.nn.functional as F` 导入了 PyTorch 中的函数模块,并将其命名为 `F`;
- `from torch import nn` 导入了 PyTorch 中的 `nn` 模块,它包含了各种神经网络层的实现。
import torch.nn.functional as F
`torch.nn.functional`是PyTorch中的一个模块,提供了一些常用的函数,用于构建神经网络。这个模块中的函数通常是没有可学习的参数的,因此被称为“无状态”的函数。
这个模块中包含了很多常用的函数,例如卷积、池化、激活函数、损失函数等等。在使用这些函数时,你可以像使用普通的Python函数一样调用它们。下面是一个使用`torch.nn.functional`中函数的例子:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
x = torch.randn(10, 20)
y = F.relu(x)
```
在上面的例子中,我们使用了`F.relu`函数,对输入`x`进行了ReLU激活操作,并将结果保存在`y`中。需要注意的是,这里的`x`和`y`都是PyTorch中的`Tensor`类型,这个类型类似于NumPy中的`ndarray`类型,可以表示多维数组。
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