使用一个1*1卷积将feat_s, feat_t = [n,64,160,160], [n,128,160,160]维度变成64
时间: 2023-07-02 21:22:56 浏览: 46
可以使用以下代码将feat_s, feat_t的维度变成64:
```python
import torch.nn as nn
# 定义1*1卷积层,输入通道数为128,输出通道数为64
conv = nn.Conv2d(in_channels=128, out_channels=64, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
# 对feat_s和feat_t进行1*1卷积
feat_s = conv(feat_s) # [n, 64, 160, 160]
feat_t = conv(feat_t) # [n, 64, 160, 160]
```
其中,`in_channels`表示输入通道数,即feat_t的通道数;`out_channels`表示输出通道数,即要转换为的通道数,这里是64;`kernel_size`表示卷积核大小,这里是1;`stride`表示卷积步长,这里是1;`padding`表示边缘填充大小,这里是0。
相关问题
class MST_Plus_Plus(nn.Module): def __init__(self, in_channels=3, out_channels=31, n_feat=31, stage=3): #输入通道 3 输出通道31 super(MST_Plus_Plus, self).__init__() self.stage = stage self.conv_in = nn.Conv2d(in_channels, n_feat, kernel_size=3, padding=(3 - 1) // 2,bias=False) modules_body = [MST(dim=31, stage=2, num_blocks=[1,1,1]) for _ in range(stage)] self.body = nn.Sequential(*modules_body) self.conv_out = nn.Conv2d(n_feat, out_channels, kernel_size=3, padding=(3 - 1) // 2,bias=False)
这段代码定义了一个名为MST_Plus_Plus的PyTorch模型类,该类继承自nn.Module。
在该模型的构造函数中,有四个参数:in_channels、out_channels、n_feat和stage。其中,in_channels表示输入的通道数,这里为3;out_channels表示输出的通道数,这里为31;n_feat表示特征通道数,这里也为31;stage表示网络的阶段数,这里为3。
在构造函数中,首先定义了一个2D卷积层conv_in,该层的输入通道数为in_channels,输出通道数为n_feat,卷积核大小为3x3,padding为(3-1)//2=1,表示在输入的边缘进行zero-padding操作,以保证输出和输入具有相同的尺寸。这里的bias参数为False,表示不使用偏置项。
接下来,定义了一个由stage个MST模块组成的序列body。每个MST模块的输入和输出通道数均为n_feat,阶段数为2,num_blocks为一个长度为3的列表,表示每个阶段中Residual Block的数量。这里的for循环语句即将stage个MST模块依次加入到body序列中。
最后,定义了一个2D卷积层conv_out,该层的输入通道数为n_feat,输出通道数为out_channels,卷积核大小为3x3,padding为(3-1)//2=1,bias参数为False,表示不使用偏置项。
self.conv_for_feat3 =Conv(base_channels * 16, base_channels * 8, 1, 1)
这是一个使用 PyTorch 框架创建的卷积层(Convolutional Layer)对象,具有以下参数:
- 输入通道数为 base_channels * 16。
- 输出通道数为 base_channels * 8。
- 卷积核大小为 1 * 1。
- 步长为 1 * 1。
这个卷积层的作用是将输入特征图的通道数从 base_channels * 16 降低到 base_channels * 8,以减少模型的计算量和内存消耗。
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