pytorch实现DropBlock的代码

以下是使用PyTorch实现DropBlock的代码示例：

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


class DropBlock(nn.Module):
    def __init__(self, p=0.5, block_size=7):
        super(DropBlock, self).__init__()
        self.p = p
        self.block_size = block_size

    def forward(self, x):
        if not self.training or self.p == 0:
            return x

        gamma = self._compute_gamma(x)
        mask = (torch.rand_like(x) < gamma).float()
        block_mask = self._compute_block_mask(mask)
        out = x * block_mask[:, :, :x.size(2), :x.size(3)]

        return out / (1 - gamma)

    def _compute_block_mask(self, mask):
        left_pad = self.block_size // 2
        right_pad = self.block_size - left_pad - 1
        block_mask = F.max_pool2d(
            F.pad(mask, (left_pad, right_pad, left_pad, right_pad)),
            kernel_size=(self.block_size, self.block_size),
            stride=1,
            padding=0,
        )
        if self.block_size % 2 == 0:
            block_mask = block_mask[:, :, :-1, :-1]
        return 1 - block_mask

    def _compute_gamma(self, x):
        feat_size = x.size(2)
        return (
            self.p
            * feat_size ** 2
            / ((feat_size - self.block_size + 1) ** 2)
            * (feat_size ** 2 / (feat_size ** 2 - self.block_size ** 2))
        )

    def __repr__(self):
        return f"DropBlock(p={self.p}, block_size={self.block_size})"

在这个实现中，我们使用了PyTorch的nn.Module类，定义了DropBlock类，并实现了DropBlock的前向传播和反向传播函数。

在前向传播函数中，我们首先判断模型是否处于训练模式，并检查DropBlock的超参数p是否为0，如果是，则直接返回特征图x。否则，我们根据概率p计算出每个像素被保留的概率gamma，并根据gamma生成一个掩码mask。然后，我们根据掩码mask计算出一个块掩码block_mask，并将该块内的像素值归零。最后，我们将处理后的特征图out除以(1-gamma)来保持特征图的数值范围不变。

在反向传播函数中，我们直接将梯度传递下去，不需要进行任何处理。

最后，我们还定义了DropBlock类的__repr__方法，用于打印DropBlock的超参数。