pytorch在resnet50中,找出输出特征map为0的通道,记在列表中
时间: 2024-03-03 16:49:20 浏览: 21
可以使用 PyTorch 提供的钩子(hook)来实现找出输出特征 map 为 0 的通道。
具体实现步骤如下:
1. 导入必要的库
```python
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
```
2. 定义 ResNet50 模型
```python
model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.9.0', 'resnet50', pretrained=True)
```
3. 定义钩子函数
```python
zero_channels = []
def hook_fn(module, input, output):
# 找出输出特征 map 中值为 0 的通道的位置
zero_channels.append(torch.where(output.sum(dim=(2, 3)) == 0)[0])
```
4. 注册钩子函数
```python
# 注册钩子函数,找出输出特征 map 为 0 的通道
model.layer1.register_forward_hook(hook_fn)
model.layer2.register_forward_hook(hook_fn)
model.layer3.register_forward_hook(hook_fn)
model.layer4.register_forward_hook(hook_fn)
```
5. 预测一个样本
```python
input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = model(input)
```
6. 合并并去重所有输出特征 map 为 0 的通道的位置
```python
# 合并所有输出特征 map 为 0 的通道的位置
zero_channels = torch.cat(zero_channels)
# 去重
zero_channels = torch.unique(zero_channels)
# 转为 numpy 数组并排序
zero_channels = np.sort(zero_channels.numpy())
```
最后,列表 zero_channels 中存储的就是输出特征 map 为 0 的通道的位置。