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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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