论文"Unsupervised Anomaly Detection for Surface Defects with Dual-Siamese Network"中的DFF是怎么实现的，用pytorch实现

以下是使用PyTorch实现DFF的示例代码。这里假设你已经定义了多个卷积神经网络进行特征提取，并且每个网络的输出为一个特征张量。我们将使用全局平均池化层将每个特征张量转换为一个特征向量，然后将这些特征向量拼接在一起，最终使用一个全连接层将全局特征向量映射到一个低维空间。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class DFF(nn.Module):
    def __init__(self, num_networks, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(DFF, self).__init__()
        self.num_networks = num_networks
        self.input_dim = input_dim
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.output_dim = output_dim
        
        # 定义卷积神经网络和全局平均池化层
        self.networks = nn.ModuleList([nn.Conv2d(in_channels=input_dim[i], out_channels=hidden_dim[i], kernel_size=3, padding=1) for i in range(num_networks)])
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) # 全局平均池化层
        
        # 定义全连接层
        self.fc = nn.Linear(num_networks * hidden_dim[-1], output_dim)
        
    def forward(self, x):
        # 对每个卷积神经网络进行特征提取并全局平均池化
        features = []
        for i in range(self.num_networks):
            f = self.networks[i](x[i])
            f = F.relu(f)
            f = self.avg_pool(f)
            f = f.view(f.size(0), -1) # 将特征张量转换为特征向量
            features.append(f)
        
        # 将所有特征向量拼接在一起
        global_feature = torch.cat(features, dim=1)
        
        # 使用全连接层将全局特征向量映射到一个低维空间
        output = self.fc(global_feature)
        
        return output

在上面的代码中，我们定义了一个DFF类，其中包含了多个卷积神经网络、全局平均池化层和全连接层。在forward函数中，我们对每个卷积神经网络进行特征提取并全局平均池化，然后将所有特征向量拼接在一起，最终使用全连接层将全局特征向量映射到一个低维空间。

需要注意的是，这里的代码仅供参考，实际实现可能会因为具体的输入数据形状、网络结构等因素而有所不同。