使用pytorch实现ghost模块替换常规卷积的例子

下面是一个使用pytorch实现ghost模块替换常规卷积的例子：

import torch
import torch.nn as nn

class GhostModule(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, ratio=2, dw=False):
        super().__init__()
        self.ratio = ratio
        self.out_channels = out_channels
        self.kernel_size = kernel_size
        self.stride = stride
        self.padding = padding
        self.dw = dw
        self.primary_channels = int(out_channels // ratio)
        self.ghost_channels = out_channels - self.primary_channels
        
        if self.dw:
            self.primary_conv = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size, stride, padding, groups=in_channels, bias=False)
        else:
            self.primary_conv = nn.Conv2d(in_channels, self.primary_channels, kernel_size, stride, padding, bias=False)
        
        self.ghost_conv = nn.Conv2d(in_channels, self.ghost_channels, kernel_size, stride, padding, bias=False)
        
    def forward(self, x):
        if self.dw:
            primary_out = self.primary_conv(x)
        else:
            primary_out = self.primary_conv(x[:, :self.primary_channels, :, :])
        
        ghost_out = self.ghost_conv(x)
        ghost_out = ghost_out[:, :self.primary_channels, :, :]
        
        out = torch.cat([primary_out, ghost_out], dim=1)
        return out

class GhostNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=1000):
        super().__init__()
        self.stem = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 16, 3, stride=2, padding=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(16),
            nn.ReLU(inplace=True),
            GhostModule(16, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.MaxPool2d(2, stride=2),
            GhostModule(16, 24, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            GhostModule(24, 24, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.MaxPool2d(2, stride=2),
            GhostModule(24, 40, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            GhostModule(40, 40, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.MaxPool2d(2, stride=2),
            GhostModule(40, 80, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            GhostModule(80, 80, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.MaxPool2d(2, stride=2),
            GhostModule(80, 160, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            GhostModule(160, 160, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.MaxPool2d(2, stride=2),
            GhostModule(160, 320, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        )
        
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(320, num_classes)
        )
        
    def forward(self, x):
        x = self.stem(x)
        x = self.classifier(x)
        return x

在这个例子中，我们定义了一个GhostModule类，它接受以下参数：

- in_channels：输入特征图的通道数。
- out_channels：输出特征图的通道数。
- kernel_size：卷积核的大小。
- stride：卷积的步幅。
- padding：卷积的填充。
- ratio：primary convolution的输出通道数与ghost convolution的输出通道数之比。
- dw：是否使用深度可分离卷积。

在forward函数中，我们首先使用primary convolution对输入进行卷积，然后使用ghost convolution对输入进行卷积，并将其截取到primary_channels个通道。最后，我们将primary convolution和ghost convolution的输出连接在一起，得到最终的输出。

我们还定义了一个GhostNet类，它使用GhostModule替换了常规卷积，实现了一个基于GhostNet的分类器。在这个例子中，我们使用了一个小型的GhostNet结构，包含了5个GhostModule块和一个全连接层。