pointwise convolution,点卷积怎么写代码
时间: 2024-02-18 09:00:48 浏览: 21
点卷积(pointwise convolution)可以用矩阵乘法来实现,代码如下所示:
``` python
import numpy as np
# 输入特征图 x,卷积核 w,输出通道数 num_filters
def pointwise_convolution(x, w, num_filters):
# 获取输入特征图的尺寸和深度
_, _, depth = x.shape
# 将输入特征图 x 展开为 2D 矩阵,矩阵的行数为特征图的空间尺寸,列数为特征图的深度
x_mat = np.reshape(x, (-1, depth))
# 将卷积核 w 展开为 2D 矩阵,矩阵的行数为卷积核的深度,列数为输出通道数
w_mat = np.reshape(w, (depth, num_filters))
# 计算矩阵乘积
out_mat = np.matmul(x_mat, w_mat)
# 将输出矩阵重新转换为特征图的形状
out = np.reshape(out_mat, x.shape[:-1] + (num_filters,))
return out
```
其中,`x` 的 shape 为 `(height, width, depth)`,`w` 的 shape 为 `(1, 1, depth, num_filters)`,`num_filters` 表示输出通道数。函数返回的输出特征图的 shape 为 `(height, width, num_filters)`。