pytorh添加空间注意力机制
时间: 2023-05-29 13:01:34 浏览: 75
PyTorch添加空间注意力机制需要先定义注意力层的网络结构,然后在模型中使用这个注意力层。下面是一个简单的实现:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class SpatialAttention(nn.Module):
def __init__(self, in_channels):
super(SpatialAttention, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, 1, kernel_size=1) # 用于降维
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
p = self.conv1(x) # 通过卷积层降维
alpha = self.sigmoid(p) # sigmoid函数归一化,得到每个像素的权重
return alpha * x # 加权
class Model(nn.Module):
def __init__(self):
super(Model, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3)
self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3)
self.conv3 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.attention = SpatialAttention(64)
self.fc1 = nn.Linear(64 * 4 * 4, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))
x = self.attention(self.pool(torch.relu(self.conv3(x))))
x = x.view(-1, 64 * 4 * 4)
x = self.fc1(x)
return x
```
在上面的代码中,我们定义了一个`SpatialAttention`的注意力层,它使用了一个卷积层和一个sigmoid激活函数来计算每个位置的权重,并返回加权后的结果。在`Model`中我们使用了这个`SpatialAttention`来计算第三层卷积层的注意力,从而提高模型的性能。最后还定义了一个`forward`方法来组合模型中的各个部件,完成前向传播。
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