时间:2021-05-22
以channel Attention Block为例子
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以上这篇pytorch forward两个参数实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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前言最近在使用pytorch的时候,模型训练时,不需要使用forward,只要在实例化一个对象中传入对应的参数就可以自动调用forward函数即:forward
本文重点讲解了JSP中RequestDispatcher.forward()和response.sendRedirect()两个方法的用法及区别。1、Reque
先给大家介绍下vue中filters传入两个参数/使用两个filters.vue传入两个参数{{第一个参数|formatVisitTime(第二个参数)}}使用
1参数选择径向畸变3个参数还是两个参数默认两个参数如果是三个参数2准备转化生成结果二参数的转化代码writeExternalandIntrinsicMatrix
1模型定义 和TF很像,Pytorch也通过继承父类来搭建模型,同样也是实现两个方法。在TF中是__init__()和call(),在Pytorch中则是__