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小编给大家分享一下关于pytorch SENet的案例分析，希望大家阅读完这篇文章后大所收获，下面让我们一起去探讨方法吧！
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)
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