用tensorflow2写GCNet块的代码
时间: 2023-12-14 07:36:26 浏览: 24
GCNet块是一种基于全局上下文信息进行特征融合的模块,在TensorFlow 2中可以使用以下代码实现:
```python
import tensorflow as tf
class GCNet(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self, channels, reduction=16):
super(GCNet, self).__init__()
self.avg_pool = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()
self.max_pool = tf.keras.layers.GlobalMaxPooling2D()
self.conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(channels // reduction, 1, use_bias=False,
kernel_initializer='he_normal')
self.relu1 = tf.keras.layers.ReLU()
self.conv2 = tf.keras.layers.Conv2D(channels, 1, use_bias=False,
kernel_initializer='he_normal')
self.sigmoid = tf.keras.layers.Activation('sigmoid')
def call(self, inputs):
avg_pool = self.avg_pool(inputs)
max_pool = self.max_pool(inputs)
x = tf.concat([avg_pool, max_pool], axis=-1) # [batch, channels * 2]
x = tf.reshape(x, shape=[x.shape[0], x.shape[1], 1, 1]) # [batch, channels * 2, 1, 1]
x = self.conv1(x)
x = self.relu1(x)
x = self.conv2(x)
scale = self.sigmoid(x)
return inputs * scale
```
在上面的代码中,我们定义了一个`GCNet`类,它继承自`tf.keras.layers.Layer`。我们在`__init__`方法中定义了模块的各个层,包括全局平均池化层、全局最大池化层、两个卷积层和一个sigmoid激活函数。在`call`方法中,我们首先对输入进行全局平均池化和全局最大池化,然后将它们拼接起来,经过两个卷积层和sigmoid激活函数得到一个权重矩阵,最后用这个权重矩阵对输入特征进行加权。