怎么在cifar100网络中添加SE模块
时间: 2024-02-01 10:14:12 浏览: 24
要在CIFAR-100网络中添加SE模块,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,你需要导入必要的PyTorch库:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
```
2. 然后,您可以定义一个SE模块。SE模块由两个步骤组成:全局平均池化层和两个全连接层。以下是一个简单的SE模块实现:
```python
class SEBlock(nn.Module):
def __init__(self, channels, reduction_ratio=16):
super(SEBlock, self).__init__()
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.fc1 = nn.Linear(channels, channels // reduction_ratio)
self.fc2 = nn.Linear(channels // reduction_ratio, channels)
def forward(self, x):
b, c, _, _ = x.size()
y = self.avg_pool(x).view(b, c)
y = F.relu(self.fc1(y))
y = self.fc2(y).sigmoid()
return x * y.view(b, c, 1, 1)
```
其中,`channels`是输入张量的通道数,`reduction_ratio`是压缩比率。在这个实现中,我们使用了一个自适应平均池化层,以便处理不同大小的输入张量。
3. 最后,您可以在CIFAR-100网络中使用SE模块。以下是一个简单的CIFAR-100网络示例,其中每个卷积层都使用了SE模块:
```python
class CIFAR100Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(CIFAR100Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1)
self.se1 = SEBlock(64)
self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1)
self.se2 = SEBlock(128)
self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1)
self.se3 = SEBlock(256)
self.fc1 = nn.Linear(256 * 4 * 4, 1024)
self.fc2 = nn.Linear(1024, 100)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.se1(self.conv1(x)))
x = F.max_pool2d(x, 2)
x = F.relu(self.se2(self.conv2(x)))
x = F.max_pool2d(x, 2)
x = F.relu(self.se3(self.conv3(x)))
x = F.max_pool2d(x, 2)
x = x.view(-1, 256 * 4 * 4)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
```
在这个实现中,我们在每个卷积层之后都添加了一个SE模块。您可以根据需要进行修改。
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