pytorch forward兩個(gè)參數(shù)實(shí)例
更新時(shí)間：2020年01月17日 09:32:18 作者：weixin_41950276
今天小編就為大家分享一篇pytorch forward兩個(gè)參數(shù)實(shí)例，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
以channel Attention Block為例子
class CAB(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super(CAB, self).__init__()
self.global_pooling = nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size=1)
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
self.relu = nn.ReLU()
self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
self.sigmod = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
x1, x2 = x # high, low
x = torch.cat([x1,x2],dim=1)
x = self.global_pooling(x)
x = self.conv1(x)
x = self.relu(x)
x = self.conv2(x)
x = self.sigmod(x)
x2 = x * x2
res = x2 + x1
return res
以上這篇pytorch forward兩個(gè)參數(shù)實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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