随机池化 pytorch实现
时间: 2023-11-13 21:03:40 浏览: 67
随机池化是一种池化方法,它与传统的最大池化和平均池化不同,它不是简单地选取最大或平均值,而是通过随机采样来选择池化后的值。在PyTorch中,可以通过自定义一个继承自nn.Module的类来实现随机池化。下面是一个简单的随机池化的PyTorch实现代码:
```
from torch import nn
import torch
from torch.nn import functional as F
class StochasticPooling(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.avg = nn.AvgPool2d(2)
def forward(self, x):
s = 4 * F.interpolate(F.avg_pool2d(x, 2), scale_factor=2, mode='nearest')
p = x / s
if self.training:
b, c, h, w = p.shape
o = torch.zeros(b, c, h // 2, w // 2)
for i in range(h // 2):
for j in range(w // 2):
pij = p[:, :, 2 * i:2 * i + 2, 2 * j:2 * j + 2].reshape(b, c, -1)
idx = torch.distributions.Multinomial(1, pij).sample().reshape(b, c, 2, 2)
o[:, :, i, j] = x[:, :, 2 * i:2 * i + 2, 2 * j:2 * j + 2][idx == 1].reshape(b, c)
return o
else:
return 4 * F.avg_pool2d(p * x, 2)
```
这个实现中,我们首先定义了一个继承自nn.Module的类StochasticPooling,它包含一个AvgPool2d层和一个前向传播函数forward。在前向传播函数中,我们首先计算了一个s值,然后通过s值计算出一个p值。如果是在训练模式下,我们会遍历每个池化区域,计算出每个像素被选中的概率pij,然后通过Multinomial分布采样得到一个idx值,最后根据idx值选择出对应的像素值。如果是在测试模式下,我们则直接使用平均池化和乘法来计算池化后的值。