def forward(self, x): x = self.conv(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) x = self.avgpool(x) x = x.view(x.size(0),-1) # B x 128 if self.reid: x = x.div(x.norm(p=2,dim=1,keepdim=True)) return x # classifier x = self.classifier(x) return x

时间: 2023-09-20 13:08:20 浏览: 246
这是一个 PyTorch 模型中的 forward 函数,用于前向传播计算。该模型包含了卷积层、ResNet 的若干层、平均池化层和全连接层分类器。 具体来说,该函数的输入是 x,表示输入的数据。在 forward 函数中,x 首先经过卷积层 self.conv,得到一些特征图。然后,特征图通过 ResNet 的若干层 self.layer1、self.layer2、self.layer3、self.layer4,不断提取和提高特征层次,最终得到更加抽象和高层次的特征表示。接着,特征图通过平均池化层 self.avgpool 进行降维,得到一个 B x C x 1 x 1 的张量(B 表示 batch size,C 表示特征通道数)。 如果模型是用于 ReID 任务,接下来的代码将对特征向量进行归一化处理,即将特征向量除以其 L2 范数,以实现更好的特征表达。最后,如果模型是用于分类任务,特征向量将被送入全连接层 self.classifier 进行分类。函数最终返回输出的结果。
相关问题

代码解析: class BasicBlock(nn.Layer): expansion = 1 def init(self, in_channels, channels, stride=1, downsample=None): super().init() self.conv1 = conv1x1(in_channels, channels) self.bn1 = nn.BatchNorm2D(channels) self.relu = nn.ReLU() self.conv2 = conv3x3(channels, channels, stride) self.bn2 = nn.BatchNorm2D(channels) self.downsample = downsample self.stride = stride def forward(self, x): residual = x out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) if self.downsample is not None: residual = self.downsample(x) out += residual out = self.relu(out) return out class ResNet45(nn.Layer): def init(self, in_channels=3, block=BasicBlock, layers=[3, 4, 6, 6, 3], strides=[2, 1, 2, 1, 1]): self.inplanes = 32 super(ResNet45, self).init() self.conv1 = nn.Conv2D( in_channels, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1, weight_attr=ParamAttr(initializer=KaimingNormal()), bias_attr=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2D(32) self.relu = nn.ReLU() self.layer1 = self._make_layer(block, 32, layers[0], stride=strides[0]) self.layer2 = self._make_layer(block, 64, layers[1], stride=strides[1]) self.layer3 = self._make_layer(block, 128, layers[2], stride=strides[2]) self.layer4 = self._make_layer(block, 256, layers[3], stride=strides[3]) self.layer5 = self._make_layer(block, 512, layers[4], stride=strides[4]) self.out_channels = 512 def _make_layer(self, block, planes, blocks, stride=1): downsample = None if stride != 1 or self.inplanes != planes * block.expansion: # downsample = True downsample = nn.Sequential( nn.Conv2D( self.inplanes, planes * block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, weight_attr=ParamAttr(initializer=KaimingNormal()), bias_attr=False), nn.BatchNorm2D(planes * block.expansion), ) layers = [] layers.append(block(self.inplanes, planes, stride, downsample)) self.inplanes = planes * block.expansion for i in range(1, blocks): layers.append(block(self.inplanes, planes)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) x = self.layer5(x) return x

这是一个 PyTorch 实现的 ResNet 模型,包括 BasicBlock 类和 ResNet45 类。 BasicBlock 类是 ResNet 中的基本模块,由两个卷积层和一个残差连接组成。expansion=1 表示残差连接的扩张率为 1。输入特征图 x 通过 conv1、bn1、relu、conv2、bn2、残差连接和 relu 激活函数后得到输出特征图 out。 ResNet45 类继承自 nn.Layer 类,包含了 ResNet45 模型的结构。该模型包含五个阶段,每个阶段包含若干 BasicBlock 模块。输入特征图先经过一个卷积层、bn1 和 relu 激活函数,然后进入五个阶段,最后输出特征图 x。每个阶段中的 BasicBlock 模块数量由 layers 参数指定,步长由 strides 参数指定。_make_layer 方法用于构建一个阶段,其中 planes 参数表示输出特征图的通道数,stride 参数表示步长。如果步长不为 1 或输入输出特征图通道数不同时,需要进行下采样,即 downsample,downsample 是一个包含 Conv2D 和 BatchNorm2D 的序列。 这个模型的输出特征图通道数为 512,可以用于分类、检测、分割等任务。

class EnhancedResidual(nn.Module): def init(self,in_c,out_c,fm_sz,net_type = 'ta'): super(EnhancedResidual,self).init() self.net_type = net_type self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = in_c,kernel_size = 3,padding = 1), nn.BatchNorm2d(in_c), nn.ReLU(), ) self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 3,padding = 1), nn.BatchNorm2d(out_c), nn.ReLU(), ) self.botneck = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size = 2,stride = 2) if net_type == 'ta': self.spa = SpatialAttention() self.ca = ChannelAttention(in_planes = in_c,ratio = in_c) self.sa = MultiHeadSelfAttention(in_c = in_c,out_c = in_c // 4,head_n = 4,fm_sz = fm_sz) elif net_type == 'sa': self.sa = MultiHeadSelfAttention(in_c = in_c,out_c = out_c // 4,head_n = 4,fm_sz = fm_sz) elif net_type == 'cbam': self.spa = SpatialAttention() self.ca = ChannelAttention(in_planes = in_c,ratio = in_c) def forward(self,x): x0 = self.botneck(x) x = self.conv1(x) if self.net_type == 'sa': x = self.sa(x) #x = self.conv2(x) elif self.net_type == 'cbam': x = self.ca(x) * x x = self.spa(x) * x x = self.conv2(x) elif self.net_type == 'ta': x = self.ca(x) * x x = self.spa(x) * x x = self.sa(x) x = self.conv2(x) x = x + x0 x = self.pool(x) return x 改写为tensorflow形式

import tensorflow as tf class EnhancedResidual(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, in_c, out_c, fm_sz, net_type='ta', **kwargs): super(EnhancedResidual, self).__init__(**kwargs) self.net_type = net_type self.conv1 = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(filters=in_c, kernel_size=3, padding='same'), tf.keras.layers.BatchNormalization(), tf.keras.layers.ReLU() ]) self.conv2 = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(filters=out_c, kernel_size=3, padding='same'), tf.keras.layers.BatchNormalization(), tf.keras.layers.ReLU(), ]) self.botneck = tf.keras.layers.Conv2D(filters=out_c, kernel_size=1) self.pool = tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2) if net_type == 'ta': self.spa = SpatialAttention() self.ca = ChannelAttention(in_planes=in_c, ratio=in_c) self.sa = MultiHeadSelfAttention(in_c=in_c, out_c=in_c // 4, head_n=4, fm_sz=fm_sz) elif net_type == 'sa': self.sa = MultiHeadSelfAttention(in_c=in_c, out_c=out_c // 4, head_n=4, fm_sz=fm_sz) elif net_type == 'cbam': self.spa = SpatialAttention() self.ca = ChannelAttention(in_planes=in_c, ratio=in_c) def call(self, x): x0 = self.botneck(x) x = self.conv1(x) if self.net_type == 'sa': x = self.sa(x) # x = self.conv2(x) elif self.net_type == 'cbam': x = self.ca(x) * x x = self.spa(x) * x x = self.conv2(x) elif self.net_type == 'ta': x = self.ca(x) * x x = self.spa(x) * x x = self.sa(x) x = self.conv2(x) x = x + x0 x = self.pool(x) return x
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更改import torch import torchvision.models as models import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class eca_Resnet50(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.model = models.resnet50(pretrained=True) self.model.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)) self.model.fc = nn.Linear(2048, 1000) self.eca = ECA_Module(2048, 8) def forward(self, x): x = self.model.conv1(x) x = self.model.bn1(x) x = self.model.relu(x) x = self.model.maxpool(x) x = self.model.layer1(x) x = self.model.layer2(x) x = self.model.layer3(x) x = self.model.layer4(x) x = self.eca(x) x = self.model.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.model.fc(x) return x class ECA_Module(nn.Module): def __init__(self, channel, k_size=3): super(ECA_Module, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1,-2)).transpose(-1,-2).unsqueeze(-1) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) class ImageDenoising(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.model = eca_Resnet50() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = F.relu(x) x = self.conv2(x) x = F.relu(x) x = self.conv3(x) x = F.relu(x) return x输出为[16,1,50,50]

class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d self.conv1 = nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(input_nc, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, input_nc, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) # 初始化为0 self.conv_mask1 = nn.Conv2d(input_nc, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, input_nc, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) # 初始化为0.5 kw = 4 padw = int(np.ceil((kw-1)/2)) nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n, 8) self.sequence = [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n_layers, 8) self.sequence += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] self.sequence += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)] if use_sigmoid: self.sequence += [nn.Sigmoid()] def forward(self, input): offset1 = self.conv_offset1(input) mask1 = torch.sigmoid(self.conv_mask1(input)) sequence1 = [ torchvision.ops.deform_conv2d(input=input, offset=offset1, weight=self.conv1.weight, mask=mask1, padding=(1, 1)) ] sequence = sequence1 + self.sequence self.model = nn.Sequential(*sequence) return self.model(input),上述代码出现问题:TypeError: torch.cuda.FloatTensor is not a Module subclass,如何修改

class SizeBlock(nn.Module): def __init__(self, conv): super(SizeBlock, self).__init__() self.conv, inc = nc2dc(conv) self.glob = nn.Sequential( nn.Linear(2, 64), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(64, 32) ) self.local = nn.Sequential( nn.Conv2d(inc, 32, 3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(32, 32, 3, padding=1) ) self.fuse = nn.Sequential( nn.Conv2d(64, 32, 3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(32, 3 * 3 * 2, 3, padding=1) ) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, x, bsize): b, c, h, w = x.shape g_offset = self.glob(bsize) g_offset = g_offset.view(b, -1, 1, 1).repeat(1, 1, h, w).contiguous() l_offset = self.local(x) offset = self.fuse(torch.cat((g_offset, l_offset), dim=1)) fea = self.conv(x, offset) return self.relu(fea)和class ResBase(nn.Module): def __init__(self, res_name): super(ResBase, self).__init__() # model_resnet = res_dict[res_name](pretrained=False, norm_layer=BN_2D) model_resnet = res_dict[res_name](pretrained=True) self.sizeblock = SizeBlock self.conv1 = model_resnet.conv1 self.bn1 = model_resnet.bn1 self.relu = model_resnet.relu self.maxpool = model_resnet.maxpool self.layer1 = model_resnet.layer1 self.layer2 = model_resnet.layer2 self.layer3 = model_resnet.layer3 self.layer4 = model_resnet.layer4 self.avgpool = model_resnet.avgpool self.in_features = model_resnet.fc.in_features def forward(self, x, msize): print(x.shape) # torch.Size([8, 3, 384, 384]) x = self.sizeblock(x, msize) x = self.conv1(x) print(x.shape) # torch.Size([8, 64, 192, 192]) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) # x = self.self.selist[1](x, msize) x = self.maxpool(x) print(x.shape) # torch.Size([8, 64, 96, 96]) x = self.layer1(x) print(x.shape) # torch.Size([8, 256, 96, 96]) # x = self.self.selist[2](x, msize) x = self.layer2(x) print(x.shape) # torch.Size([8, 512, 48, 48]) # x = self.self.selist[3](x, msize) x = self.layer3(x) # print(x.shape) # torch.Size([8, 1024, 24, 24]) x = self.layer4(x) # print(x.shape) # torch.Size([8, 2048, 12, 12]) x = self.avgpool(x) print(x.shape) # torch.Size([8, 2048, 1, 1]) x = x.view(x.size(0), -1) print(x.shape) # torch.Size([8, 2048]) a = input() return x,如何使用SizeBlock的forward函数

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