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我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~
from torch import nn class SELayer(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16): super(SELayer, self).__init__() //返回1X1大小的特征图,通道数不变 self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() //全局平均池化,batch和channel和原来一样保持不变 y = self.avg_pool(x).view(b, c) //全连接层+池化 y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1) //和原特征图相乘 return x * y.expand_as(x)
补充知识:pytorch 实现 SE Block
论文模块图
代码
import torch.nn as nn class SE_Block(nn.Module): def __init__(self, ch_in, reduction=16): super(SE_Block, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) # 全局自适应池化 self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(ch_in, ch_in // reduction, bias=False), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(ch_in // reduction, ch_in, bias=False), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x).view(b, c) y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1) return x * y.expand_as(x)
现在还有许多关于SE的变形,但大都大同小异
以上这篇pytorch SENet实现案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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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年10月05日
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