conv2dTranspose_layer的padding='SAME'

时间: 2024-01-13 11:03:06 浏览: 38
conv2dTranspose_layer的padding='SAME'是用于设置转置卷积层的填充方式。在TensorFlow中,转置卷积层(也称为反卷积层)可以通过使用转置卷积核来将输入特征图放大到更大的尺寸。 当padding='SAME'时,表示在输入特征图的周围进行填充,以保持输出特征图的大小与输入特征图相同。填充的数量由卷积核的大小和步幅决定。 具体而言,如果输入特征图的高度为H_in,宽度为W_in,转置卷积核的高度为K_h,宽度为K_w,步幅为S,则在上下左右四个方向上分别填充的像素数量为: - 上方填充:padding_h = max((H_in - 1) * S + K_h - H_in, 0) - 下方填充:padding_h = max((H_in - 1) * S + K_h - H_in, 0) - 左侧填充:padding_w = max((W_in - 1) * S + K_w - W_in, 0) - 右侧填充:padding_w = max((W_in - 1) * S + K_w - W_in, 0) 这样就可以确保输出特征图的大小与输入特征图相同。如果有需要,可以通过调整卷积核大小和步幅来控制输出特征图的大小。
相关问题

如何用pytorch 实现self.Encoder_layer=layers.Conv1D(32,filter_size, kernel_regularizer=regularizers.l1_l2(l1=En_L1_reg,l2=En_L2_reg),padding='same',activation=Hidden_activ,name='EL3')(self.Encoder_layer)

可以使用以下代码实现: import torch.nn as nn self.Encoder_layer = nn.Conv1d(in_channels=32, out_channels=32, kernel_size=filter_size, padding='same') self.Encoder_layer.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(32, 32, filter_size)) self.Encoder_layer.bias = nn.Parameter(torch.Tensor(32)) self.Encoder_layer.kernel_regularizer = nn.L1L2(l1=En_L1_reg, l2=En_L2_reg) self.Encoder_layer.activation = nn.Hidden_activ

class EnhancedResidual(nn.Module): def __init__(self,in_c,out_c,fm_sz,net_type = 'ta'): super(EnhancedResidual,self).__init__() self.net_type = net_type self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = in_c,kernel_size = 3,padding = 1), nn.BatchNorm2d(in_c), nn.ReLU(), ) self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 3,padding = 1), nn.BatchNorm2d(out_c), nn.ReLU(), ) self.botneck = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size = 2,stride = 2) if net_type == 'ta': self.spa = SpatialAttention() self.ca = ChannelAttention(in_planes = in_c,ratio = in_c) self.sa = MultiHeadSelfAttention(in_c = in_c,out_c = in_c // 4,head_n = 4,fm_sz = fm_sz) elif net_type == 'sa': self.sa = MultiHeadSelfAttention(in_c = in_c,out_c = out_c // 4,head_n = 4,fm_sz = fm_sz) elif net_type == 'cbam': self.spa = SpatialAttention() self.ca = ChannelAttention(in_planes = in_c,ratio = in_c) 改写为tensorflow形式

把上述PyTorch代码转换成TensorFlow代码如下: ```python import tensorflow as tf class EnhancedResidual(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, in_c, out_c, fm_sz, net_type='ta'): super(EnhancedResidual, self).__init__() self.net_type = net_type self.conv1 = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(filters=in_c, kernel_size=3, padding='same'), tf.keras.layers.BatchNormalization(), tf.keras.layers.ReLU() ]) self.conv2 = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(filters=out_c, kernel_size=3, padding='same'), tf.keras.layers.BatchNormalization(), tf.keras.layers.ReLU() ]) self.botneck = tf.keras.layers.Conv2D(filters=out_c, kernel_size=1) self.pool = tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2) if net_type == 'ta': self.spa = SpatialAttention() # 需要自行定义SpatialAttention类 self.ca = ChannelAttention(in_planes=in_c, ratio=in_c) # 需要自行定义ChannelAttention类 self.sa = MultiHeadSelfAttention(in_c=in_c, out_c=in_c // 4, head_n=4, fm_sz=fm_sz) # 需要自行定义MultiHeadSelfAttention类 elif net_type == 'sa': self.sa = MultiHeadSelfAttention(in_c=in_c, out_c=out_c // 4, head_n=4, fm_sz=fm_sz) # 需要自行定义MultiHeadSelfAttention类 elif net_type == 'cbam': self.spa = SpatialAttention() # 需要自行定义SpatialAttention类 self.ca = ChannelAttention(in_planes=in_c, ratio=in_c) # 需要自行定义ChannelAttention类 def call(self, inputs): x = self.conv1(inputs) x = self.conv2(x) shortcut = self.botneck(inputs) x += shortcut x = self.pool(x) if self.net_type == 'ta': x = self.spa(x) * x x = self.ca(x) * x x = self.sa(x) + x elif self.net_type == 'sa': x = self.sa(x) + x elif self.net_type == 'cbam': x = self.spa(x) * x x = self.ca(x) * x return x ``` 需要注意的是,这里用到了一些自定义的类,如SpatialAttention、ChannelAttention和MultiHeadSelfAttention,需要根据具体情况自行实现。

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def MEAN_Spot(opt): # channel 1 inputs1 = layers.Input(shape=(42,42,1)) conv1 = layers.Conv2D(3, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs1) bn1 = layers.BatchNormalization()(conv1) pool1 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), padding='same', strides=(3,3))(bn1) do1 = layers.Dropout(0.3)(pool1) # channel 2 inputs2 = layers.Input(shape=(42,42,1)) conv2 = layers.Conv2D(3, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs2) bn2 = layers.BatchNormalization()(conv2) pool2 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), padding='same', strides=(3,3))(bn2) do2 = layers.Dropout(0.3)(pool2) # channel 3 inputs3 = layers.Input(shape=(42,42,1)) conv3 = layers.Conv2D(8, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs3) bn3 = layers.BatchNormalization()(conv3) pool3 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), padding='same', strides=(3,3))(bn3) do3 = layers.Dropout(0.3)(pool3) # merge 1 merged = layers.Concatenate()([do1, do2, do3]) # interpretation 1 merged_conv = layers.Conv2D(8, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.1))(merged) merged_pool = layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), padding='same', strides=(2,2))(merged_conv) flat = layers.Flatten()(merged_pool) flat_do = layers.Dropout(0.2)(flat) # outputs outputs = layers.Dense(1, activation='linear', name='spot')(flat_do) #Takes input u, v, os model = keras.models.Model(inputs=[inputs1, inputs2, inputs3], outputs=[outputs]) model.compile( loss={'spot':'mse'}, optimizer=opt, metrics={'spot':tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError()}, ) return model 更改模型加入CBAM模块

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