今天小编就为大家分享一篇pytorch 来源gao.dai.ma.com搞@代*码网forward两个参数实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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gaodaima搞代码网。
以上就是pytorch forward两个参数实例的详细内容，更多请关注gaodaima搞代码网其它相关文章！
搞代码网（gaodaima.com）提供的所有资源部分来自互联网，如果有侵犯您的版权或其他权益，请说明详细缘由并提供版权或权益证明然后发送到邮箱[email protected]，我们会在看到邮件的第一时间内为您处理，或直接联系QQ：872152909。本网站采用BY-NC-SA协议进行授权
转载请注明原文链接：pytorch forward两个参数实例
转载请注明原文链接：pytorch forward两个参数实例
