基于tensorflow2.5,用随机池化替换CBAM模块中所有的max pooling操作形成新的可以随便插入任何一个卷积神经网络的CBAM模块，这个模块默认输入inputs为224x224x3,并示例如何使用

首先，我们需要定义一个随机池化函数，这个函数将输入进行随机池化，并返回池化后的结果。

import tensorflow as tf

def random_pooling(x):
    # 随机生成池化大小
    pool_size = tf.random.uniform([], minval=1, maxval=3, dtype=tf.int32)
    # 随机生成池化步长
    strides = tf.random.uniform([], minval=1, maxval=3, dtype=tf.int32)
    # 进行池化
    x = tf.nn.max_pool2d(x, ksize=[1, pool_size, pool_size, 1], strides=[1, strides, strides, 1], padding='SAME')
    return x

接下来，我们可以定义一个可以插入到任何卷积神经网络中的CBAM模块。

class CBAM(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, reduction=16):
        super(CBAM, self).__init__()
        self.reduction = reduction
        
    def build(self, input_shape):
        self.channels = input_shape[-1]
        
        # Spatial attention
        self.avg_pool = tf.keras.layers.AveragePooling2D(pool_size=(input_shape[1], input_shape[2]))
        self.conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=self.channels // self.reduction, kernel_size=(1, 1), strides=(1, 1), padding='same')
        self.conv2 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=self.channels, kernel_size=(1, 1), strides=(1, 1), padding='same')
        
        # Channel attention
        self.max_pool = tf.keras.layers.Lambda(random_pooling)
        self.avg_pool2 = tf.keras.layers.AveragePooling2D(pool_size=(input_shape[1], input_shape[2]))
        self.conv3 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=self.channels // self.reduction, kernel_size=(1, 1), strides=(1, 1), padding='same')
        self.conv4 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=self.channels, kernel_size=(1, 1), strides=(1, 1), padding='same')
        
        self.relu = tf.keras.layers.ReLU()
        self.sigmoid = tf.keras.layers.Activation('sigmoid')
        
    def call(self, inputs):
        # Spatial attention
        avg_pool = self.avg_pool(inputs)
        conv1 = self.conv1(avg_pool)
        conv2 = self.conv2(conv1)
        spatial_attention = self.sigmoid(conv2)
        
        # Channel attention
        max_pool = self.max_pool(inputs)
        avg_pool2 = self.avg_pool2(inputs)
        concat = tf.concat([max_pool, avg_pool2], axis=-1)
        conv3 = self.conv3(concat)
        conv4 = self.conv4(conv3)
        channel_attention = self.sigmoid(conv4)
        
        # Multiply spatial attention and channel attention
        output = inputs * spatial_attention * channel_attention
        
        return output

最后，我们可以在任何卷积神经网络中使用这个CBAM模块。下面是一个示例，使用ResNet50作为基础模型。

from tensorflow.keras.applications import ResNet50

# 加载ResNet50模型，不包括最后一层
base_model = ResNet50(include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# 创建新的模型，包括CBAM模块
inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(224, 224, 3))
x = base_model(inputs)
x = CBAM()(x)
x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
x = tf.keras.layers.Dense(1000, activation='softmax')(x)
model = tf.keras.models.Model(inputs=inputs, outputs=x)

# 编译并训练模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_data, epochs=10, validation_data=val_data)

这个示例中，我们将ResNet50模型作为基础模型，然后在最后添加了一个CBAM模块和一个全局平均池化层，最后再连接一个全连接层，用于分类。