self.avgpool1d = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.avgpool2d = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1))

时间: 2024-09-11 10:10:25 浏览: 74
`nn.AdaptiveAvgPool1d(1)` 和 `nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1))` 是PyTorch库中的动态池化层,用于自适应地调整输入张量的空间维度,以适应不同的输入大小。这两个函数的主要作用是将输入特征图(feature maps)沿着指定的方向进行平均聚合,从而减小其空间维度到一个固定大小(这里是1x1)。 1. 对于 `self.avgpool1d = nn.AdaptiveAvgPool1d(1)`,它会对一维输入(通常是时间序列数据)进行逐元素的平均池化,结果会得到一个新的向量,长度为1,保留了原始数据的全局信息。 2. 对于 `self.avgpool2d = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1))`,它适用于二维输入,如图像。这个函数会在每个通道上独立计算1x1区域的均值,因此即使输入图片的尺寸变化,输出也会保持一致的1x1大小,常用于提取特征图的全局描述符。 使用它们的示例: ```python # 假设我们有一个二维张量a作为输入 a = torch.rand(10, 3, 224, 224) # (batch_size, channels, height, width) # 对a进行1D和2D的自适应平均池化 avg_1d = self.avgpool1d(a) # 输出形状:(batch_size, channels, 1) avg_2d = self.avgpool2d(a) # 输出形状:(batch_size, channels, 1, 1) ```
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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,使最后输出为[16,1,50,50,]。

更改后的代码如下: ``` 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().__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, 1, 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) x = x.view(-1, 1, 50, 50) return x ``` 在修改的过程中,主要是将最后一层卷积层的输出通道数改为 1,并在 forward 方法中添加了 x.view(-1, 1, 50, 50),将输出的大小修改为 [16,1,50,50]。

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]

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。
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