小波卷积神经网络代码

小波卷积神经网络（Wavelet Convolutional Neural Network，WCNN）是一种基于小波变换的卷积神经网络。它利用小波变换的多尺度分析特性，可以更好地捕捉图像的局部和全局特征。

以下是一个简单的小波卷积神经网络的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import pywt

class WaveletConv2d(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, wavelet='haar'):
        super(WaveletConv2d, self).__init__()
        self.in_channels = in_channels
        self.out_channels = out_channels
        self.wavelet = wavelet
        
        # 初始化小波滤波器
        self.wavelet_filter = torch.Tensor(pywt.Wavelet(self.wavelet).dec_lo)
        
        # 定义卷积层
        self.conv = nn.Conv2d(self.in_channels, self.out_channels, kernel_size=3, padding=1)
        
    def forward(self, x):
        # 小波变换
        coeffs = pywt.wavedec2(x, self.wavelet)
        cA, (cH, cV, cD) = coeffs
        
        # 将小波系数转换为张量
        cA = torch.from_numpy(cA).unsqueeze(0)
        cH = torch.from_numpy(cH).unsqueeze(0)
        cV = torch.from_numpy(cV).unsqueeze(0)
        cD = torch.from_numpy(cD).unsqueeze(0)
        
        # 将小波系数输入卷积层
        out = self.conv(torch.cat((cA, cH, cV, cD), dim=1))
        
        return out

# 创建一个小波卷积神经网络模型
model = WaveletConv2d(in_channels=3, out_channels=64, wavelet='haar')

这段代码实现了一个简单的小波卷积神经网络模型，其中`WaveletConv2d`类继承自`nn.Module`，并重写了`forward`方法来定义前向传播过程。在前向传播过程中，首先对输入图像进行小波变换，然后将小波系数作为输入传递给卷积层进行卷积操作。