A2 -Net里的double attention block 怎么用pytorch实现

Double Attention Block是一种用于图像分类、目标检测等任务中的注意力机制，可以增强模型的表达能力。在PyTorch中，可以通过如下代码实现Double Attention Block：

import torch
import torch.nn as nn

class DoubleAttentionBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, reduction_ratio=16):
        super(DoubleAttentionBlock, self).__init__()
        self.in_channels = in_channels
        self.reduction_ratio = reduction_ratio

        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels // 2, kernel_size=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels // 2, kernel_size=1)
        self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels // 2, kernel_size=1)
        self.conv4 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels // 2, kernel_size=1)

        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(in_channels // 2)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(in_channels // 2)
        self.bn3 = nn.BatchNorm2d(in_channels // 2)
        self.bn4 = nn.BatchNorm2d(in_channels // 2)

        self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)

    def forward(self, x):
        # Channel Attention
        avg_pool = torch.mean(x, dim=(-2,-1), keepdim=True)
        max_pool, _ = torch.max(x, dim=(-2,-1), keepdim=True)
        ca1 = self.conv1(avg_pool)
        ca2 = self.conv2(max_pool)
        ca = torch.cat([ca1, ca2], dim=1)
        ca = self.bn1(ca)
        ca = self.softmax(ca)
        x = x * ca

        # Spatial Attention
        sa1 = self.conv3(x)
        sa1 = self.bn2(sa1)
        sa2 = self.conv4(x.transpose(-2,-1))
        sa2 = self.bn3(sa2)
        sa2 = sa2.transpose(-2,-1)
        sa = sa1 + sa2
        sa = self.softmax(sa)
        x = x * sa

        return x

在上述代码中，`in_channels`表示输入张量的通道数，`reduction_ratio`表示通道注意力机制中的缩放比例。在`__init__`函数中，我们首先定义了四个卷积层和四个批归一化层，分别用于计算通道注意力机制中的平均值、最大值以及空间注意力机制。在`forward`函数中，我们首先计算通道注意力机制的权重，并将其应用于输入张量。然后，我们计算空间注意力机制的权重，并将其应用于经过通道注意力机制处理后的张量。最后，我们返回处理后的张量。

需要注意的是，这里的`x`张量的维度应该为`[batch_size, in_channels, height, width]`。如果您的输入张量不符合这个要求，您需要先进行相应的调整。