pytorch forward两个参数实例
以channelAttentionBlock为例子
classCAB(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() defforward(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 returnres
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